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谷歌正在为它的人工智能服务引入一种新的方式随着人们的

2020-05-27 14:33:41

根据使用方式,手机在本地个性化机器学习模型(A)。许多用户的更新被聚合(B),形成对共享模型的一致更改(C),然后重复这个过程。

谷歌正在为它的人工智能服务引入一种新的方式,随着人们的使用而改进。

这家科技巨头正在测试它的移动服务是否可以使用一种叫做联邦学习的方法来完善他们的底层机器学习模型。

对于每个谷歌服务,都将一个机器学习模型下载到移动设备。联邦学习允许这些模型通过从手机上的数据进行学习来改进,然后将任何本地更改汇总为一个小的更新。然后对这个更新进行加密,并将其发送回谷歌云,在那里与其他用户更新进行平均,以改进共享后端模型。

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存储在手机上的机器学习模型的不断改进使终端用户受益,因为改进不再仅仅依赖于下载到他们手机上的改进的机器学习模型。

谷歌表示,该方法还具有改善隐私的优点,因为所有的培训数据都保存在设备上,没有单独的更新存储在云里。只有在收集了成百上千的类似更新后,更新才会被解密,并与其他手机的更新进行平均。

“联邦学习允许更智能的模型,更低的延迟,更低的功耗,同时确保隐私,”谷歌研究科学家Brendan McMahan和Daniel Ramage在一篇博客文章中说。

“这种方法还有另一个直接的好处:除了提供对共享模型的更新,改进后的模型也可以立即在你的手机上使用,为你使用手机的方式提供个性化的体验。”

谷歌正在Android手机的键盘Gboard上测试联邦学习方法。在本例中,机器学习模型将记住用户单击的建议输入和信息,并使用这些数据改进未来的建议。

这篇博文详细介绍了引入联邦学习方法的复杂性,包括设备上的培训使用了TensorFlow的一个微型版本,这是谷歌的机器学习开源软件库。

谷歌说,联邦学习方法不能用于帮助解决每一个机器学习挑战,包括使用标记图像教机器识别照片中的狗的品种。

去年,苹果也采取了类似的举措,表示将利用所谓的“差异隐私”,以尊重个人数据的方式来进行机器学习。这种方法允许它分析客户数据的趋势,而不需要识别任何特定的个体:例如,能够发现需要添加到QuickType键盘建议中的趋势词汇。

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