需求发布 成果发布 科创案例库 揭榜挂帅
技术经理人 会议展览 科创联合体 项目申报
前沿动态 科技政策 院士开讲 青托工程
科技服务团 学术资源
试点城市(园区) 双创活动周
协作站点 学会服务
问题库 项目库 开源库
English
您所在的位置: 需求库 技术需求 智广海联大数据技术有限公司技术需求

智广海联大数据技术有限公司技术需求

发布时间: 2021-11-22
来源: 科技服务团
截止日期:2021-11-22

价格 双方协商

地区： 贵州省 贵阳市 观山湖区

需求方： 智广***公司

行业领域

新一代信息技术产业,信息传输、软件和信息技术服务业

需求背景

机器学习过程中常常会遇到数据量不足的情况，目前是没有一个机构能够掌握全面的数据。数据使用方需要向多个机构获取多维度数据，而各个机构又不愿透露过多的数据给数据使用方。联邦学习(Federated learning, FL)因此应运而生，它是解决这种问题的有效方法。联邦学习是一种分布式机器学习设置，其中多个实体（客户端）在中央服务器或服务提供商的协调下协作解决机器学习问题。每个客户的原始数据都存储在本地，不进行交换或转移；取而代之的是使用旨在立即聚合的重点更新来实现学习目标。即能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。联邦学习给人们的生活带来诸多便利，因此对联邦学习展开研究是有意义的。联邦学习带来便利同时，也存在着诸多的不足。比如联邦学习的隐私性、联邦训练迭代过程中梯度或者参数的安全性、参与联邦训练用户间的公平性等问题。

需解决的主要技术难题

联邦学习参与用户面临的挑战有数据异质、设备异质等问题，如何降低联邦训练过程的通信花费和计算花费，训练出性能更优的模型；

期望实现的主要技术目标

通过设计用户选择策略，按一定的方式选择用户，使得参与训练的用户花费的代价小，但是得到的模型性能高

处理进度

  1. 提交需求
    2021-11-22 14:50:10
  2. 确认需求
    2021-11-22 15:02:10
  3. 需求服务
    2021-11-22 15:02:10
  4. 需求签约
  5. 需求完成
服务方

“科创中国”贵州科技服务团