人工知能は、今日の世界で進化を続け、大きな tracを集める技術です。AIによって、機械は人間レベルの知能を発揮できるようになりました。.
エンジニアたちは長年にわたり、機械学習（ML）と人工知能（AI）の分野で大きな進歩を遂げてきました。その一つがFederated Learning（FL）です。.
簡単に言えば、FLはブロックチェーン分野と連携しやすい分散型AIです。Phoenix Globalは 、既存のAIアプリケーションと組み合わせたブロックチェーンベースのFLの活用を先駆的に進めています。
人工知能（AI） - クロスプラットフォームアプリケーション
マーケティング
AIの成功事例の多くは、eコマースの革命に関わっています。登場当初は、eコマースプラットフォームの操作は至難の業でした。特に、購入者や販売者が関心のある商品に関する情報が限られている場合、その作業は困難を極めました。多くの場合、商品の正確な名称を知る必要がありました。.
今では、検索バーに商品名を間違って入力しても、関連性のある異なる結果が表示されます。12語のうち5語を入力する前に、複数の候補が表示されます。このような結果が可能なのは、インターネットがユーザーの行動に基づいた予測を使用しているからです。人工知能（AI）はこの点で優れた機能を発揮し、素晴らしいマーケティングの機会を生み出しています。.
- CRMのためのAI
AI搭載CRMは、複数の消費者チャネルを横断したリアルタイムのインサイトを企業に提供します。AI-CRMは過去のパターンを学習し、将来に向けた最適な営業リードを特定することもできます。.
- 自動車
自動車業界で収集されるデータは膨大です。残念ながら、業界が洞察を導き出さなければ、これらのデータは最終的に役に立たなくなってしまう可能性があります。この問題を解決するために、特に自動運転車やロボット工学においてAIが活躍しています。.
- 金融、市場分析、予測
多くの金融機関は、市場パターンの予測にデータサイエンティストの専門知識とハイエンドCPUに依存しています。しかし、人間のデータ分析能力には限界があります。一方、AIを搭載したマシンは、大量のデータを処理し、過去のデータから市場パターンを学習し、未来予測を提供することができます。.
- 健康管理
過去のデータは、医療分野における未来を見据えた意思決定に不可欠です。AIは、医療従事者が迅速かつ正確な診断を行い、緊急事態において適切な判断を下すのに役立ちます。医療におけるAIのイノベーションには、脳卒中予防システム、がん診断システム、リアルタイムの健康 tracシステムなどがあります。.
- 銀行業務
銀行業界は、顧客体験とセキュリティの向上に繋がる新たなテクノロジーの導入に常に積極的です。多くの銀行システムでは、不正行為の検知、クレジットカードの異常処理、顧客サポートの向上を目的として、AIを活用したソリューションを既に活用しています。.
機械学習と人工知能によりインテリジェントなチャットボットが誕生し、優れた音声認識機能によりリアルタイムで適切な応答を提供します。.
Phoenix Globalが提供するその他の人工知能および連合学習アプリケーションには、 小売、旅行、消費者向けインターネット、高級品、ライフスタイルなどが含まれます。
FL Techniques、Phoenix Global、そしてAIとの連携
人工知能は素晴らしい技術ですが、当然ながらデータプライバシーの課題も伴います。Federated LearningはAIに新たな手法をもたらし、様々なエコシステムに変革をもたらす可能性を秘めています。.
これを実現するために、FLは個々のデータホストに保存されている膨大なデータセットのプールを学習アルゴリズムに公開します。この手法は、学習プロセス中に参加者が提示した情報を共有しないため、データプライバシー規制を遵守します。.
Phoenix Globalは、APEX IQなどの既存の人工知能モデルやシステムの統合において、戦略的パートナーと積極的に連携しています。さらに、Phoenix Oracleとの統合も計画されており、これにより既存のAIプラットフォームとの高速かつ信頼性の高い接続が実現する見込みです。.
最後に
フェデレーテッドラーニング（FL）技術は、アルゴリズムをローカルで学習し、学習アルゴリズムを中央サーバーに集約する、新たな機械学習パラダイムの先駆けとなります。この技術は、直接的なデータ共有を回避し、重大なデータ漏洩を削減することができます。また、FLは従来のAI手法に取って代わる分散型AIシステムを構築します。.
Phoenix Global もこの流れに加わり、初期のエンタープライズ アプリケーションを顧客ベースに提供しています。.
