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谷歌开发的手机新的机器学习模型

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谷歌,INC。先后引进联合学习,机器通过用户交互学习的新方法。

由谷歌在2017年发明的,联合的学习可以让机器培训采取用户的手机内发生但不会收集任何个人资料或信息。

“而不是思考如何减少所需的算法来学习的数据量,我们认为,而不是如何分配在不同设备的学习算法,以这样的方式,谷歌并没有看到任何数据,”谷歌尊贵科学家布莱兹·阿格拉·Y·阿卡斯在圆桌讨论说。

“与联盟学习,如果你是做什么的,像一个巨大的分布式超级计算机每装置,走出大家的手机是什么?你自己的数据保持你自己和你的手机从这些数据获悉,”先生。 aguëra说。

先生。 aguëra补充说,学习过程仅发生在设备处于空闲状态或处于充电状态。

该模型将在手机上本地运行,改进和设备更新当前数据,从模型。然后将数据概括或压缩。总结数据之后,更新的模型进行加密并发送至其将与来自其他用户的其他模型的结果进行平均的云。




平均后的数据将被用于更新当前共享模式的手机必须通过更多的培训。改进的模型将被发送,并集成到用户的移动电话的现有模型。

新办法将允许用户的模式从用户的互动和来自其他用户以及学习。

“当你将其插入,和它没有任何东西在晚上做,它调整了自己的神经网络的权重,然后以权重的调整可以以产生被送回云,并与其他人的调整相结合然后更好的神经网络,并发送回给所有的设备和循环重复,”先生。 aguëra说。

目前,先生。 aguëra表示,学习模型在gboard或Android设备上的谷歌键盘应用程序已经实现。模型学习当用户交互或选择在应用程序的搜索栏的建议的话。

“我们想要一个应用程序,智能本可实现真正受益,跨所有应用程序的工作不仅仅是与谷歌的服务,它是重要的,我们保留不管你键入,主权和隐私”先生。 aguëra说,当问及为何在新的学习模式在gboard首次使用。

“我认为联盟学习的机会是一样大,如果不是更大,物联网或事物设备的网络,如手机,”他补充说。

数据安全
同时,他表示联合学习,保证从更新的车型,从手机发送的数据的收集和处理在更高的安全性。

“这样,我们没有做隐私和功能性之间具有AI的权衡(人工智能)。你可以同时拥有。联合学习可以申请艾庞大的信息体积是电话访问。 [数据]可以,但在某种程度上,谷歌看不到任何这些数据的,”先生学习。 aguëra说。

新的学习技术,只允许共享模式来收集用户的设备进行汇总的变化,离开了任何与模型用户的直接互动,他说。

同样,当存在从可用于平均化的其他用户可用的摘要加密后的数据的概述仅是解密。一旦平均,用户的汇总数据将被删除。

数据隐私泄露在2018年袭击谷歌的应用程序后,谷歌+载,允许第三方应用程序开发人员可以访问用户和他们的朋友的数据的错误。

不过,谷歌说,他们没有发现任何证据,任何开发人员意识到错误的,并没有发现个人资料数据误用博客。

谷歌后来关机消费者对应用程序的访问没有披露消息泄露给公众后,并寻求提高对第三方应用的数据隐私。 - 马克wyxzel℃。德拉拉巴斯

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