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CCFTF23:微众、腾讯、华为等头部企业云集,聚焦联邦学习应用落地 - 代学网官网

原标题:CCF TF 23:微众、腾讯、华为等头部企业云集,江苏省驾驶员连续教育,聚焦联邦学习应用落地

pk10走势图  继3月24日在深圳举办TF14探讨联邦学习以来,9月北京ADL103期、10月CNCC2019技术论坛,至10月26日TF23期,这已是CCF发起的第四次联邦学习主题研讨,这次聚焦联邦学习的最新应用落地,近150位来自头部ICT和互联网企业和在京复点高校学生一起分享探讨了这一话题。

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  从基础理论来应用实战,CCF TF第23期研讨会展现新一代联邦学习应用范例。此次CCF TF第23期“AI联邦学习的最新应用落地”研讨会由微众银行人工智能首席科学家范力欣担任主席,微众银行首席人工智能官杨强、微众银行人工智能部高级研究员范涛、腾讯云大数据及AI中心高级研发工程师秦姝琦、华为消费者BG软件部CTO办公室算法专家朱越、VMware中国研发中心技术总监张海宁、京东智能城市事业部AI平台负责人张钧波、创新工场南京国际人工智能研究院执行院长冯霁、平安科技联邦学习技术部总经理王健宗、中科院运算所泛在运算系统研究中心主任陈益强、北京大学光华治理学院应用经济系教授翁翕作为研讨会的特邀嘉宾,现场讲演分享了最新的行业体会,与参会者热烈交流。

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  人工智能技术成功突破算法与算力的限制的同时,“数据孤岛”与数据隐私安全问题对人工智能的应用落地提出了新挑战。在这种环境下,“联邦学习”(Federated Learning)成为应对该挑战的关键思路。此前,CCF TF第14期研讨会已经在深圳探讨了在保护数据隐私的前提下如何利用联邦学习开展AI大数据研究。而本期研讨会则着复展现联邦学习技术落地各行业的最新成果,并就联邦学习的鼓励机制、安全场景等前沿课题做了深入探讨。

  “现在联邦学习已经进入一个新的时期,就是落地时期。”在研讨会开场致别中,微众银行首席人工智能官杨强教授提出,联邦学习的发展需要经历三个阶段,即“点来点的联邦学习发展阶段”,“应用落地、积存案例阶段”与“联邦学习价值联盟网络建立阶段”。在经历以隐私保护为复点的第一阶段之后,目前的联邦学习正在迈向积存体会的落地阶段。哪些领域适合联邦学习?如何体现联邦学习的商业价值?可能面临哪些技术与商业挑战?如何建立不同企业之间的联盟?杨强教授认为,这需要积存大量的案例,而本次研讨会就是一个起点。

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  微众银行首席人工智能官杨强教授发表开场致别

  在杨强教授展望了联邦学习未来发展阶段之后,本次研讨会主席、微众银行人工智能首席科学家范力欣在《从数据孤岛来隐私保护:联邦学习对各行业AI落地之影响》报告中回忆了联邦学习被提出的历史背景,进一步阐述联邦学习落地的必要性。范力欣博士表示:如今我们正在经历互联网的第四次信息革命,坐拥海量的信息与数据。“这些数据如果能够用AI的方式进行解读,对我们的生活会产生一个大的提升。”为了挖掘海量信息背后的价值,让所有的数据用大家都能接受的方式进行共享,联邦学习应运而生。联邦学习这一新兴的AI技术已经相继落地于各行各业,在聪明城市、聪明终端、聪明医疗等领域都取得了突出的成果。

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  微众银行人工智能首席科学家范力欣作主题报告

  会议上,演讲嘉宾们来自不同行业不同领域,分别从各自的行业实践出发,分享了联邦学习在各领域的最新应用成果。微众银行人工智能部高级研究员范涛在《FATE:新一代联邦学习技术及应用实战》主题报告中详细介绍了微众银行研发的四大决策型AI产品及联邦学习开源项目FATE在保险科技、信贷风控、行业流程自动化等领域的应用,包括智能定价引擎、智能评分引擎、运营商智能化产品和营销智能化产品,提来:“我们期望通过FATE联合决策能力来决策性AI产品,加速联邦学习在商业场景的落地。”

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  微众银行人工智能部高级研究员范涛作主题报告

  在保险领域,微众银行AI团队通过对用户的年龄、职业、年租车次数等标签属性进行联邦学习建模,猜测出险概率,实现千人千面的定价。在信贷方面,微众银行AI团队研发的智能评分引擎,能够利用开票金额与央行的征信数据等标签属性进行联合建模,将小微企业风控模型区分度——AUC of ROC(衡量模型区分好坏样本的评估标准之一)提升至12%。

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