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微众银行亮相CV101 详解可视化领域联邦学习最新成果

来源:www.casa-soler.com 点击:1775

近日,“计算机视觉年轻开发者技术与应用会议暨列表活动颁奖仪式”(以下简称“会议”)在深圳举行。会议邀请了许多人工智能领域的专业学者和企业代表关注人工智能技术应用最广泛的计算机视觉领域,共同探讨其最新技术和未来趋势。伟忠银行人工智能部副总经理陈田健作为嘉宾出席会议,并发表了主题为《联邦视觉系统原理与展望》的专题演讲。

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近年来,人工智能计算机视觉的应用发展迅速,已经广泛应用于零售、房地产、安全、医疗等行业。例如,结合人脸识别技术的安检场景被用于在机场集群中派遣人员并快速找到人员。然而,该行业在发展过程中也面临着标签数量少、质量差、数据分散等问题。对此,微银行的人工智能团队从极地视角联合推出了业界首个“联邦视觉系统”,旨在解决计算机视觉领域的三大“数据山”:数据孤岛和数据不足、隐私安全以及政策法规。

陈田健在讲话中以监控摄像头中的火焰识别为例,详细介绍了“联邦视觉系统”的应用场景。火焰识别是检测摄像机内是否有燃烧现象,从而分析火灾发生的可能性,实现火灾预警。该场景中的人工智能模型需要收集大量图像进行训练。然而,由于网络带宽、图像质量不稳定等因素的影响,很难提高单个企业或机构识别模型的准确性。然而,相机图像可能包含公司隐私,不能简单地由多个机构共享。因此,有必要采用“联邦学习”技术。在联邦视觉系统中,依靠局部建模,人工智能算法的精度可以在各方数据都不是局部的情况下得到提高。田琛建健在讲话中强调,“在‘联邦视觉系统’项目中,通过联邦学习技术,整体模型的性能提高了15%,模型效果没有损失,大大提高了建模效率。”

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[联邦视觉系统]中的联邦学习本质上是一种加密的分布式机器学习技术,它允许所有相关方在不披露基础数据和基础数据的加密形式的情况下构建模型。它使企业能够在本地无法找到自己的数据的前提下联合构建模型。在这样一个机制下,“数据岛”已经成功开放,所有参与方拥有相同的身份和地位,以实现“共同发展”的目标。作为中国联邦学习的发起者和领导者,微银行的人工智能团队不断开展联邦学习技术研究和产业落地探索,以促进多产业、多领域的联邦生态建设。据悉,除了计算机视觉领域,联邦学习技术已经成功应用于商业场景,如智能信贷、智能风力控制、智能股票定价、智能零售、智能就业、异常检测等。帮助智能城市、智能金融和其他行业。

演讲结束时,陈田健表示,“联邦视觉系统”可以有效帮助企业拓宽数据的应用范围,共享数据模型的结果,直接实现终端算法模型的自动优化,进一步降低各企业人工智能技术的使用成本和数据门槛。未来,联邦学习技术还将帮助更多行业实现安全“智能”,并在数据隐私保护下建立双赢的联邦生态。

关于联邦学习生态:

由伟忠银行人工智能项目团队发起,旨在数据安全和用户隐私保护下开发和推广人工智能技术及其应用。

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