ラズパイでの機械学習を高速化するGoogle製アクセラレータがKSYから発売
Google、学習用データの匿名化ツール「TensorFlow Privacy」公開 差分プライバシー採用
開発者は数行のコードを追加するだけで、AIモデルのプライバシーを強化できるという。GoogleがGmailのスマートリプライなどで採用している「差分プライバシー」技術に基づいている。差分プライバシー技術は、米Appleも「iOS 10」で利用している。差分プライバシーは、大まかに言えば、リアルなユーザーデータを個人が特定できないよう加工し、かつデータとしての有用性を保つ技術。 Googleは、TensorFlow Privacyを提供することで、開発者が自分の機械学習ツールの安全性を高め、改善することを支援したいとしている。 関連記事 GmailのスパムブロックにTensorFlowが活躍 1日1億件のスパムを削除中 Googleが、Gmailでは99.9％のスパム、フィッシング、マルウェアをブロックしており、機械学習システム「TensorFlow」の採用により、さらに1日当たり1億件のブ
グーグル、スマホ上で学習するAI訓練システムを備えた「TensorFlow Federated」公開
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Googleが開発した新しいコンピューティングツールを利用すれば、開発者はユーザーのプライバシーを尊重する人工知能（AI）搭載アプリを構築できる。 Googleは米国時間3月6日、「Federated Learning」と呼ばれるAI訓練システムを組み込んだオープンソースソフトウェア「TensorFlow Federated」をリリースした。TensorFlow Federatedはスマートフォンやタブレットなど、さまざまなデバイスに分散しているデータを使用して、新しい能力を習得する。しかし、そのデータを学習のためにデータを中央サーバに送り返すのではなく、スマートフォンやタブレット上で学習し、学習したことだけをアプリメーカーに送り返す。
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