Искусственный интеллект, улучшающий сервисы Google, поселится на смартфонах пользователей
Многие компании начинают использовать машинное обучение для совершенствования собственных сервисов. Несмотря на преимущества данного способа, у него есть и недостатки: службы собирают большие массивы данных, на отправку и обработку которых тратится много времени и ресурсов. Для решения этих проблем Google разработал новую систему тренировки искусственного интеллекта – Federated Learning.
Federated Learning использует индивидуальное обучение на каждом отдельно взятом смартфоне с последующей отправки выборочных данных на серверы компании. На основании индивидуальной статистике компания формирует единое обновление, которое централизованно рассылает пользователям.
Federated Learning уже применяется в клавиатуре Gboard на Android-смартфонах. Когда клавиатура предлагает пользователю несколько слов, предположительно подходящих по смыслу, он выбирает одно из них и игнорирует другое, либо вводит свой вариант. Google получает информацию о сделанном выборе и составляет общую статистику, улучшая в дальнейшем автоматический подбор слов. Для этого компания использует собственный движок обучения нейронных сетей TensorFlow.
Как объяснили в Google, подход обеспечивает повышенную конфиденциальность, так как данные, используемые для улучшения приложения, не покидают смартфон пользователя. Приложения на устройствах самосовершенствуются без участия центральных серверов, а значит совершенствование системы проходит более плавно. Кроме того, Federated Learning оптимизирована таким образом, чтобы не ухудшать показатели автономности устройств и не нагружать процессор. Обучение происходит только в режиме ожидания смартфона, когда тот подключен к розетке и бесплатной беспроводной сети.
Искусственный интеллект, улучшающий сервисы Google, поселится на смартфонах пользователей
Многие компании начинают использовать машинное обучение для совершенствования собственных сервисов. Несмотря на преимущества данного способа, у него есть и недостатки: службы собирают большие массивы данных, на отправку и обработку которых тратится много времени и ресурсов. Для решения этих проблем Google разработал новую систему тренировки искусственного интеллекта – Federated Learning.
Federated Learning использует индивидуальное обучение на каждом отдельно взятом смартфоне с последующей отправки выборочных данных на серверы компании. На основании индивидуальной статистике компания формирует единое обновление, которое централизованно рассылает пользователям.
Federated Learning уже применяется в клавиатуре Gboard на Android-смартфонах. Когда клавиатура предлагает пользователю несколько слов, предположительно подходящих по смыслу, он выбирает одно из них и игнорирует другое, либо вводит свой вариант. Google получает информацию о сделанном выборе и составляет общую статистику, улучшая в дальнейшем автоматический подбор слов. Для этого компания использует собственный движок обучения нейронных сетей TensorFlow.
Как объяснили в Google, подход обеспечивает повышенную конфиденциальность, так как данные, используемые для улучшения приложения, не покидают смартфон пользователя. Приложения на устройствах самосовершенствуются без участия центральных серверов, а значит совершенствование системы проходит более плавно. Кроме того, Federated Learning оптимизирована таким образом, чтобы не ухудшать показатели автономности устройств и не нагружать процессор. Обучение происходит только в режиме ожидания смартфона, когда тот подключен к розетке и бесплатной беспроводной сети.
Искусственный интеллект, улучшающий сервисы Google, поселится на смартфонах пользователей
Многие компании начинают использовать машинное обучение для совершенствования собственных сервисов. Несмотря на преимущества данного способа, у него есть и недостатки: службы собирают большие массивы данных, на отправку и обработку которых тратится много времени и ресурсов. Для решения этих проблем Google разработал новую систему тренировки искусственного интеллекта – Federated Learning.
Federated Learning использует индивидуальное обучение на каждом отдельно взятом смартфоне с последующей отправки выборочных данных на серверы компании. На основании индивидуальной статистике компания формирует единое обновление, которое централизованно рассылает пользователям.
Federated Learning уже применяется в клавиатуре Gboard на Android-смартфонах. Когда клавиатура предлагает пользователю несколько слов, предположительно подходящих по смыслу, он выбирает одно из них и игнорирует другое, либо вводит свой вариант. Google получает информацию о сделанном выборе и составляет общую статистику, улучшая в дальнейшем автоматический подбор слов. Для этого компания использует собственный движок обучения нейронных сетей TensorFlow.
Как объяснили в Google, подход обеспечивает повышенную конфиденциальность, так как данные, используемые для улучшения приложения, не покидают смартфон пользователя. Приложения на устройствах самосовершенствуются без участия центральных серверов, а значит совершенствование системы проходит более плавно. Кроме того, Federated Learning оптимизирована таким образом, чтобы не ухудшать показатели автономности устройств и не нагружать процессор. Обучение происходит только в режиме ожидания смартфона, когда тот подключен к розетке и бесплатной беспроводной сети.
Искусственный интеллект, улучшающий сервисы Google, поселится на смартфонах пользователей 
