Применение федеративного обучения и искусственного интеллекта

Искусственный интеллект — это развивающаяся технология, которая будет продолжать эволюционировать и приобретать огромное tracв современном мире. Благодаря ИИ машины теперь могут демонстрировать интеллект на уровне человека.

Со временем инженеры добились значительных успехов в области машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта. Одной из таких технологий является федеративное обучение (ФО).

Проще говоря, FL — это децентрализованный ИИ, хорошо интегрирующийся с блокчейном. Компания Phoenix Global является пионером в использовании FL на основе блокчейна в сочетании с существующими приложениями ИИ.

Искусственный интеллект (ИИ) – кроссплатформенные приложения 

Маркетинг 

Многие истории успеха ИИ связаны с революционизацией электронной коммерции. На заре своего развития навигация по платформам электронной коммерции была невероятно сложной задачей, особенно когда покупатель или продавец имели ограниченную информацию о товаре. В большинстве случаев им нужно было знать точное название товара.

Теперь даже неправильно написанное название товара в поисковой строке выдает другие, релевантные результаты. Прежде чем ввести 5 из 12 слов, пользователь получает несколько подходящих предложений. Такие результаты возможны благодаря тому, что Интернет использует прогнозирование на основе активности пользователей. Искусственный интеллект (ИИ) отлично справляется с этой задачей, создавая фантастические маркетинговые возможности.

• Искусственный интеллект для CRM

CRM-система на базе ИИ предоставляет компаниям информацию в режиме реального времени по различным каналам взаимодействия с потребителями. ИИ-CRM также может обучаться на основе исторических данных, чтобы определять наиболее перспективных потенциальных клиентов на будущее.

• Автомобильная промышленность

В автомобильной промышленности собирается огромный объем данных. К сожалению, эти данные могут в конечном итоге стать бесполезными, если отрасль не будет извлекать из них полезную информацию. Для решения этой проблемы на помощь приходит искусственный интеллект, в частности, в области беспилотных автомобилей и робототехники.

• Финансы, анализ рынка и прогнозы

Большинство финансовых учреждений полагаются на опыт специалистов по анализу данных и высокопроизводительные процессоры для прогнозирования рыночных тенденций. Однако возможности человека в области анализа данных ограничены. С другой стороны, машины, работающие на основе искусственного интеллекта, способны обрабатывать большие объемы данных, изучать рыночные закономерности на основе прошлых данных и предоставлять прогнозы на будущее.

• Здравоохранение

Исторические данные играют решающую роль в принятии решений в сфере здравоохранения в будущем. Искусственный интеллект может помочь медицинским работникам быстро и точно ставить диагнозы и принимать правильные решения в экстренных ситуациях. Инновации в здравоохранении, основанные на ИИ, включают системы профилактики инсультов, системы диагностики рака и системы tracсостояния здоровья в режиме реального времени.

• Банковское дело 

Банковский сектор всегда активно внедряет новые технологии, особенно если они улучшают качество обслуживания клиентов и безопасность. Некоторые банковские системы уже используют решения на основе искусственного интеллекта для выявления мошенничества, решения проблем с кредитными картами и улучшения поддержки клиентов. 

Машинное обучение и искусственный интеллект породили интеллектуальные чат-боты, обеспечивающие ответы в режиме реального времени и с высокой точностью распознавания речи. 

Среди других областей применения искусственного интеллекта и федеративного обучения, предлагаемых компанией Phoenix Global, можно выделить розничную торговлю, туризм, потребительский интернет, предметы роскоши и стиль жизни.

FL Techniques, Phoenix Global и Link with AI

Искусственный интеллект — это здорово, но, конечно же, он сопряжен с проблемами конфиденциальности данных. Федеративное обучение привносит новую методологию в ИИ и обещает кардинальные изменения в различных экосистемах. 

Для этого FL предоставляет алгоритмам машинного обучения доступ к огромному массиву данных, размещенных на отдельных серверах. Этот метод обеспечивает соблюдение правил конфиденциальности данных, поскольку система не передает информацию, предоставленную участниками в процессе обучения.

Компания Phoenix Global активно привлекает стратегических партнеров для интеграции существующих моделей и систем искусственного интеллекта, таких как APEX IQ. Кроме того, в планах интеграция Phoenix с Oracle, которая должна обеспечить быстрое и надежное соединение с существующими платформами ИИ.

Заключительные мысли

Методы федеративного обучения (ФО) открывают новую парадигму машинного обучения, в которой алгоритмы обучаются локально, а результаты агрегируются на централизованном сервере. Этот метод позволяет избежать прямого обмена данными и уменьшить критические утечки данных. ФО также создает децентрализованную систему искусственного интеллекта, которая превосходит традиционную методологию ИИ. 

Компания Phoenix Global активно участвует в процессе и внедряет первые корпоративные приложения для своих клиентов.