机器学习
分类
问题
当目标域和源域相同，即Ds=Dt，学习任务相同，即Ts=Tt时，学习问题成为传统的机器学习问题。
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算法
利用FTL框架，可以在原有的各种机器学习算法和模型的基础上进行改进。
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它支持联邦学习体系结构和各种机器学习算法的安全计算，包括逻辑回归，深度学习和迁移学习等。
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此外，FATE中的机器学习算法用Python实现，关于任务调度、线程/进程管理和数据通信等底层框架使用Java编写。
文章
存在这些问题的主要原因：一是，针对机器学习算法的数据标注任务需要专业的知识和经验才能完成，这种预处理任务的成本非常高，往往无法获得机器学习所需要的足够的标注数据。
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海量训练数据是现代机器学习算法、人工智能技术在各个领域中应用获得成功的重要条件。
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方法
与其他机器学习方法不同，强化学习不需要监督而只需要一个奖励信号。
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技术
可以看出，经典机器学习技术试图从零开始学习每一个任务，而迁移学习技术则是在目标任务的高质量训练数据较少的情况下，将前一个任务的知识转移到目标任务上。
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图1示出了经典机器学习技术和迁移学习技术的学习过程之间的区别。
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效果
随着机器学习领域的加速进展，迫切需要提高性能，降低由推理和训练驱动的基础设施成本。
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其它
存在这些问题的主要原因：一是，针对机器学习算法的数据标注任务需要专业的知识和经验才能完成，这种预处理任务的成本非常高，往往无法获得机器学习所需要的足够的标注数据。
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AWS还推出机器学习Trainium芯片：万亿次浮点运算，推理成本再降45%2020-12-0212:50:00
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