vetedo7038g 发表于 2023-10-31 13:55:41

这项新授予的专利涉及设备上机器学习平台和相关技

术可实现设备上预测、训练、示例收集和其他机器学习任务或功能。 在阅读本文之前,Google 有许多关于设备上机器学习和联合学习的帮助、支持和博客页面值得一看。这些在 SEO 行业中没有得到太多讨论,但它们可能应该得到更多讨论。谷歌的支持和信息页面已经有几年了:

来自 Google AI 的联邦学习在线漫画:联邦学习 Google AI 博客上的联邦学习::无需集中 墨西哥 WhatsApp 号码数据 训练数据的协作机器学习 Google 开发者页面:设备上机器学习 Google AI 博客上的设备上机器学习:设备上机器智能分散数据上的机器学习 Google AI 博客上的联邦学习模拟:

使用 JAX 进行联邦学习模拟 Youtube 上的 Google Tensorflow 开发者倡导者:设备端机器学习简介(TF 2020 年秋季更新) 近年来,机器学习已被用来为计算机用户提供改进的服务。特别地,许多应用程序或其他计算程序或系统依赖于机器学习模型来基于与程序、设备和用户相关联的输入数据来产生推论。

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应用程序可以使用这些假设来执行或影响任何任务或服务。 种用于解决机器学习问题的传统训练方案可以包括在集中位置(例如服务器设备)收集来自许多计算机和智能手机用户设备的训练示例。

然后,机器学习模型可以根据收集的训练示例在集中位置进行训练。 此外,训练后的模型可以集中存储。 设备上的机器学习操作 这些操作包括: 这些操作包括:

确定描述与计算设备相关联的上下文的上下文特征 采用存储在计算设备上的模型中的至少第一机器学习模型来至少部分地基于输入数据并且进一步至少部分地基于上下文特征来生成至少一个推断 经由预测应用

xelozz 发表于 2024-5-10 08:44:44

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xelozz 发表于 2024-5-10 08:45:47

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xelozz 发表于 2024-6-4 07:38:39

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xelozz 发表于 2024-6-4 07:39:41

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xelozz 发表于 2024-10-31 07:19:33

John

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xelozz 发表于 2024-10-31 07:23:44

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