萬物互聯(lián)的IoT時代，如何在云中聚合大量數(shù)據(jù)？
NTT官方8月24日消息，NTT實現(xiàn)了一種邊緣計算環(huán)境下的異步分布式深度學習技術（Edge-consensus Learning）。在當前的機器學習中，尤其是深度學習中，通常在一個地方（云）收集數(shù)據(jù)并學習如圖像/語音識別之類的模型。
但是，萬物互聯(lián)的IoT時代，很難在云中聚合大量數(shù)據(jù)。同時，從隱私保護的角度來看，將數(shù)據(jù)存儲在本地服務器/設備上的需求也越來越大。這項研究的目的是開發(fā)學習算法以獲得共識模型，即使服務器組中累積了統(tǒng)計不一致的數(shù)據(jù)，并且在服務器之間異步通信/交換與模型相關的變量，也可以獲得與在一個地方收集所有數(shù)據(jù)并進行學習而獲得的模型相似的等效模型。與模型相關的代碼將在Github上發(fā)布，以進行多方面的驗證。
今后NTT將與合作伙伴繼續(xù)進行研發(fā)和演示實驗，以期在有望利用邊緣計算的大規(guī)模AI應用領域中進行實際應用。
責任編輯：tzh
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