联邦学习和人工智能的应用

人工智能是一种先进的技术，它将继续发展并在当今世界获得巨大的吸引力。 有了人工智能，机器现在可以展现出人类水平的智能。

随着时间的推移，工程师在机器学习 (ML) 和人工智能方面取得了重大进展。 一种这样的技术是联邦学习（FL）。

简单地说，FL 是一个去中心化的人工智能，与区块链领域很好地集成在一起。 Phoenix Global 开创了基于区块链的 FL 使用与 AI 的现有应用相结合。

人工智能 (AI) – 跨平台应用营销

许多 AI 成功案例都涉及电子商务的革命性变革。 最初，导航电子商务平台是一项艰巨的任务，尤其是当买方或卖方对感兴趣的产品的信息有限时。 在大多数情况下，他们需要知道产品的确切名称。

现在，即使搜索栏中拼写错误的产品名称也会返回不同的相关结果。 在输入 12 个单词中的 5 个之前，用户有几个匹配的建议。 这些结果是可能的，因为互联网使用基于活动的预测。 人工智能 (AI) 在这方面做得非常出色，创造了绝佳的营销机会。

人工智能驱动的 CRM 为企业提供跨多个消费者渠道的实时洞察。 AI-CRM 还可以从历史模式中学习，以确定未来的最佳销售线索。

汽车行业收集的数据是海量的。 不幸的是，如果该行业没有获得洞察力，这些数据最终可能会变得毫无用处。 为了解决这个问题，人工智能开始发挥作用，尤其是在自动驾驶汽车和机器人方面。

大多数金融机构依靠数据科学家和高端 CPU 的专业知识来预测市场模式。 然而，人类在数据分析方面的能力有限。 另一方面，人工智能机器可以处理大量数据，从过去的数据中学习市场模式，并提供未来预测。

历史数据有助于卫生部门的未来决策。 人工智能可以帮助卫生专业人员获得快速、准确的诊断，并在紧急情况下做出正确的呼叫。 医疗保健领域的人工智能创新包括中风预防系统、癌症诊断系统和实时健康追踪器。

银行业从不缺乏采用新技术，如果它可以改善客户体验和安全性，则意义重大。 一些银行系统已经使用面向 AI 的解决方案来检测欺诈、解决信用卡异常并改善消费者支持。

机器学习和人工智能催生了智能聊天机器人，通过出色的语音识别提供实时和相关的响应。

Phoenix Global 提供的其他人工智能和联合学习应用程序包括零售、旅游、消费互联网、奢侈品和生活方式。

FL Techniques、Phoenix Global 以及与 AI 的联系

人工智能很棒，但当然，它也带来了数据隐私方面的挑战。 联合学习为 AI 带来了一种新方法，并有望为多个生态系统带来变革潜力。

为此，FL 开放了大量数据集，这些数据集位于单个数据主机上，用于学习算法。 该技术保留了数据隐私法规，因为系统不会共享参与者在学习过程中提出的信息。

Phoenix Global 积极与战略合作伙伴合作，整合现有的人工智能模型和系统，例如 APEX IQ。 此外，Phoenix Oracle 集成也在筹备中，它将与现有 AI 平台建立快速、可靠的连接。

最后的想法

联邦学习 (FL) 技术引入了一种新的 ML 范式，可以在本地训练算法并在中央服务器上聚合学习算法。 该技术能够避免直接数据共享并减少关键数据泄漏。 FL 还创建了一个去中心化的人工智能系统，取代了传统的人工智能方法。

Phoenix Global 参与其中，并将早期的企业应用程序引入其客户群。

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编译者/作者：wanbizu AI

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