Sherpa.ai Privacy AI

Lankidetzari etekina atera datuen pribatutasuna bermatzen duzun bitartean, Sherpa.ai Federated Learning and Differential Privacy Frameworkekin

Sherpa.ai Federated Learning and Differential Privacy Framework framework konputazional segurua da, elkarlanerako soluzioa ematen duena eta aldi berean datuen pribatutasuna babesten duena. Machine Learning modular eta agnostikoa inplementa ezazu, bizitza errealean negozio-hobekuntzak ahalbidetzen dituena.

Sherpa.ai Federated Learning and Differential Privacy Framework

Sherpa.ai Federated Learning and Differential Privacy Framework Ikaskuntza Federaturako framework konputazionala da, segurua eta kode irekikoa. Ikerketa eta esperimentazioa errazten du, konputazio-protokolo seguruak inplementatzen ditu erregulazioak betez datuen lankidetza ahalbidetzeko, eta eskalagarritasuna hobetzeko ikuspegi modularra ematen du frameworkak, tresnak eta eredu federatuak erabiliz. Datu deszentralizatuen ereduak ikasten ditu, lokalean entrenatuz, ereduak eguneratutako parametroak partekatuz eta eredu hobea eraikitzeko parametroak gehituz. Sherpa.ai Federated Learning and Differential Privacy Framework industrian erabiltzen diren Adimen Artifizialeko algoritmoen % 100ekin bateragarria izateko asmoa du, eta edozein sektoretan aplika daiteke datuen segurtasuna bermatzeko.

  • Negoziora bideratutako ereduak: Sherpa.airen teknologiak benetako negozio-hobekuntzak bultzatzen ditu metodologia argiak erabiliz, eta Machine Learningen abantailak eskaintzen ditu enpresek aurre egin beharreko arazoak konpontzeko.
  • Framework agnostikoak: Ikaskuntza sakonean harreta jartzen duten enpresak euren ereduen mende daude. Sherpa.ai Federated Learning and Differential Privacy Framework ez da eredu edo tresna mota baten mendekoa, baizik eta Machine Learningen modelatze tekniken espektro osoa barne hartzen du.
  • Ikaskuntza Federatua demokratizatuz: Sherpa.ai Ikaskuntza Federaturako diseinatutako metodologiak, kanalak eta ebaluazio-teknikak eskaintzera bideratuta dago.
  • Pribatutasuna: Ikaskuntza federatua pribatutasuna bermatzean oinarritzen da, eta hori lortzeko protokolo seguru bat eskaintzen du, azterketak erraztuz eta eraso-simulakroak eginez. Machine Learningen abantailak ekartzen ditu, datuak arriskuan egoteaz arduratu beharrik gabe.

Zergatik Sherpa.ai Federated Learning and Differential Privacy Framework?

Malgua eta moldakorra

Sherpa.ai Federated Learning and Differential Privacy Framework aukera ematen du prozesua end-to-end automatizatzeko, negozio-sistema eta -gailuetan Adimen Artifiziala eskalan eraikitzeko, hedatzeko eta mantentzeko. Ikuspegi modularra bateragarria da modelatze-tekniken espektro osoarekin, eta, beraz, erraza da negozio bakoitzaren beharretara egokitzea.

Teknologia paregabea

Sherpa.ai Federated Learning and Differential Privacy Framework, kode irekiko konputazioa erabiliz ikertzea eta esperimentatzea ahalbidetzen duten framework agnostikoetan oinarritua dago. Gartner eta CB Insights bezalako nazioarteko izen handiko merkatu-analistek Sherpa.ai laguntzaile birtualen eta Adimen Artifizialaren sektoreetako enpresa liderretako bat dela uste dute.

Independentea

Enpresek eta erabiltzaileek emandako informazioarekin lan egiten duenez, Sherpa.ai Federated Learning and Differential Privacy Frameworkek erakundeek beraientzat garrantzitsuena dena ulertu ahal izatea ziurtatzen du. Enpresak datu pribatu eta sentikorretatik modu seguruan ikasteko gai izan daitezen, Sherpa.aik euren erabiltzaileen datuen jabetza osoa ahalbidetzen die.

Erabilera-kasuak

Diagnostikoak eta tratamenduak hobetu itzazu, pazienteen datu seguruak eta pribatuak erabiliz

Gaixotasunei, tratamenduei, medikamentuei, genetikari eta abarri buruzko ospitaleetako, aseguru-konpainietako eta ikerketa-erakundeetako datu sentikorrek datuen babeserako erregulazio zorrotzak bete behar dituzte. Osasun-informaziotik ikasi eta pazienteen datuak modu seguruan partekatu ahal izateko, Ikaskuntza Federatua erabil daiteke, horrela erakunde medikoek datuen pribatutasuna ziurtatu ahal dute eta, aldi berean, ahalik eta prozesu, tresna diagnostiko eta zainketa aurreratuenak eskaini.

Funtsak seguru gorde itzazu bezeroen datuak partekatu gabe

Banku-sektorean, Ikaskuntza Federatua dirua zuritzeko transakzioak identifikatzeko erabil daiteke, transakzioen datu pribatuak eredu trebeagoak eraikitzeko erabiliz. Sistema bera erabiltzen duten banku guztiek besteen transakzioen datuei onura aterako diete, baina euren datu gordinak ezta bezeroenak lehiakideei erakutsi barik.

Ikerketan aurrera egin ezazu framework pribatua erabiliz

Unibertsitateek eta ikerketa-erakundeek beren ahaleginak bateratzeko Ikaskuntza Federatua erabil dezakete, Framework Federatu bati esker haien datuak pribatuak mantentzen direlarik. Lankidetza anonimorako egitura horrek aukera ematen die ikertzaileei lankideen datuez baliatzeko, ikerketan aurrera egiteko eta euren aurkikuntzak zabaltzeko.

Industria 4,0 ezar ezazu, datu sentikorrik eman gabe

Mundu osoko bezeroei operazio- eta mantentze-zerbitzuak ematen dizkieten enpresek Ikaskuntza Federatuari eta Pribatutasun Diferentzialari onura atera diezaiekete, eskura dauden ekipamendu-datu guztietatik ikasten baitute, bezeroen datu sentikorrak azaldu gabe. Lankidetza anonimoaren bidez, instalazioek, makinek eta edozein tamainatako fabrikek modu eraginkorragoan eta adimentsuagoan jardun dezakete, datu pribatuak babestuta dauden bitartean.

Zaintza automatizatuko ereduak entrenatu eta anonimatua ziurtatu

Machine Learningen zaintza automatizatuko sistemen ereduak entrenatzeko, hainbat establezimenduren ereduak eta haien segurtasun-ekipamendua eta informazioa erabil daitezke, zaintzaren irudiak ezta datuak eskuratu gabe. Teknologia hau erabiltzeak anonimatua eta pribatutasuna bermatzen ditu, eta bitartean segurtasun- eta babes-neurriak handitzeko modua eskaintzen du, Adimen Artifizialeko teknikak erabiliz.

Edge Computing erraztu eta ereduak datuen jatorrian entrenatu

Gaitasun konputazionalak dituzten gailuen garapen azkarrak, hala nola mugikorrak eta IoT gailuak, eredu konplexuetatik ikasteko eta datuak deszentralizatzeko aukera sortu du, Edge Computing delakoaren bidez. Ikaskuntza Federatuak Machine Learningen ereduak gailu ezberdinetan hobetzen laguntzen du, informazio globala nodoen artean partekatzen duelarik, baina datuak gailu bakoitzean pribatu jarraitzen direla.