机器学习和可信计算
接下来为大家讲解机器学习和可信计算，以及可信计算理论与技术涉及的相关信息，愿对你有所帮助。
简述信息一览：
华中科技大学软件工程硕士的十三、软件学院研究生指导教师简介_百度...
华中科技大学软件工程硕士的十软件学院研究生指导教师简介陈传波，男，博士，教授，博士生导师，1957年8月19日生。主要研究图形图像处理和计算机应用技术。
毕业于华中理工大学机械科学与工程学院，先后获得工学硕士和工学博士学位。
华中科技大学软件学院的领导团队由三位专业人士组成，他们分别是陈传波院长、陈业美书记和两位副院长：肖来元教授以及沈刚教授。陈传波院长，1957年8月出生，拥有华中科技大学教授头衔，是博士生导师。他毕业于该校的工业自动化专业和模式识别与机器智能专业，并在德国MAT公司和美国Finnigan Institute接受过进修。
软件工程实践是培养软件工程硕士生理论与实际相结合的重要手段，是申请软件工程硕士学位的必修环节；工程实践由学校教师或企业中经过学校聘任的资深技术人员或业务主管负责指导。
人工智能、计算智能、机器学习的关系?
1、计算机视觉和机器视觉，分别聚焦于模仿人类视觉和结合图像分析与机械工程的智能应用。总的来说，人工智能、计算智能与机器学习相互交织，共同构建了现代科技的基石。深入探索它们的边界，我们不仅能在科技的海洋中游刃有余，更能推动人类社会向更智能、更高效的方向前进。
2、可以说，机器学习是实现人工智能的一种方法或技术手段。通过机器学习，计算机可以从大数据中提取规律和模式，并根据这些模式做出智能化的决策或行为。机器学习可以用于解决各种领域的问题，如图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。
3、机器学习直接来源于早期的人工智能领域。传统算法包括决策树学习、推导逻辑规划、聚类、强化学习和贝叶斯网络等等。众所周知，我们还没有实现强人工智能。早期机器学习方法甚至都无法实现弱人工智能。机器学习最成功的应用领域是计算机视觉，虽然也还是需要大量的手工编码来完成工作。
4、严格意义上说，人工智能和机器学习没有直接关系，只不过目前机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题而已。目前机器学习是人工智能的一种实现方式，也是最重要的实现方式。早期的机器学习实际上是属于统计学，而非计算机科学的；而二十世纪九十年代之前的经典人工智能跟机器学习也没有关系。
机器学习中的置信度是什么意思?
置信度，也称为置信度分数，是指在机器学习中对模型预测的可靠程度的度量。它通常表示为0到1之间的数字，其中1表示完全置信，0则表示完全不置信。换句话说，置信度是对于模型的一个量化的评估，它告诉我们模型预测的精确度和可信度。
置信度指的是样本结果能够代表总体结果的程度的度量。它可以被理解为样本数据提供关于总体参数的保证程度，通常用置信水平来表示。例如，如果一个统计测试给出了95%的置信度，这意味着有95%的把握认为样本结果能在总体中得到验证。较高的置信度表明结果更加可靠。
在机器学习和人工智能的领域中，置信度是指某个模型对于给定数据的预测的准确程度或者可靠程度。这通常是用概率或者分数的形式表现出来。置信度越高，即预测越可靠，模型就越能够提供有用的信息和决策。置信度的测量通常是基于模型的训练过程和数据质量而来的。
TopK： 对一张图片，模型给出的识别概率中（即置信度分数），分数排名前K位中包含有正确目标（正确的正例），则认为正确。 K的取值一般可在100以内的量级，当然越小越实用。
联邦学习
字节跳动在联邦学习领域取得了重大突破，通过开源Fedlearner框架，显著提升了广告投放的效率，达到了209%的增效效果。在电商广告场景中，Fedlearner帮助合作方实现投放效率提升10%以上，消耗增长15%以上，且ROI提升显著。
FMPC的核心优势在于其创新的特性：它支持低至1%的密文训练联邦学习误差，涵盖广泛的算法如LR、DT、RF、LightGBM等；机器学习训练速度提升3倍，且具备追踪查询的高效性能，能够秒级响应处理100亿条以上记录；私有化部署灵活性极高，可选择本地或对等网络链接。
同盾的知识联邦是一个统一的安全多方应用框架，它支持安全多方查询、安全多方计算、安全多方学习、安全多方推理等多种联邦应用。知识联邦在借鉴一些相关技术的同时，也具备一定的独创性，尤其是在认知层和知识层联邦都是自主创新的。知识联邦与其它技术领域，如联邦学习、区块链、隐私计算、安全多方计算等，都有着紧密的关系。
联邦学习根据数据分布特征分为横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。横向联邦学习适用于同领域样本量联合建模，纵向联邦学习适用于不同领域样本特征联合建模，而联邦迁移学习则适用于模型的跨领域迁移。
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