[发明专利]一种基于联邦学习的预测系统及方法有效

专利信息
申请号: 202010523165.2 申请日: 2020-06-10
公开(公告)号: CN111753006B 公开(公告)日: 2021-03-16
发明(设计)人: 谢年韬;袁莎;马全跃;唐杰;黄铁军;曹岗 申请(专利权)人: 北京智源人工智能研究院
主分类号: G06F16/25 分类号: G06F16/25;G06F9/455;G06N20/00
代理公司: 北京动力号知识产权代理有限公司 11775 代理人: 梁艳
地址: 100081 北京市海淀区中关村南大街1号北*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种基于联邦学习的预测系统及方法。系统包括联邦学习部署机和联邦学习客户端,联邦学习部署机包括分发系统、模型容器系统和联邦学习服务端;分发系统将来自用户的预测请求映射至模型容器系统的模型中,模型对请求进行预测,根据预测结果确定待优化模型,联邦学习服务端与联邦学习客户端针对待优化的模型进行在线联邦学习优化。不仅使得预测效果指标更加理想,提高了用户的满意度,而且模型优化过程中不需要收集数据,同时模型优化过程与使用过程进行了融合统一,解决了目前数据收集难度大造成数据孤岛、使得预测效果指标不理想的问题,以及由于数据收集和使用隔离带来的违反法案的问题。
搜索关键词: 一种 基于 联邦 学习 预测 系统 方法
【主权项】:
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