EOS sw/eden | EOSIO上的Fetch.ai发布开源集体学习框架支持去中心机器学习应用

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编译：aLex_区块链行者[EOS sw/eden中文社区经理]

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EOSIO上的Fetch.ai发布开源集体学习框架支持去中心机器学习应用

英国区块链初创公司Fetch.ai（代币代码$FET）发布了新的创新软件，展示了新颖的机器算法，该软件将让开发人员和企业能够训练机器学习模型，而不会共享任何底层数据，也不会将私人或个人身份信息（PII）暴露给系统的任何个体参与者。

- Fetch.ai正在构建一个开源、开放存取的去中心化机器学习平台。
- 集体学习是Fetch.ai技术的实现，它让参与者群体能够在数据集上训练机器学习算法，而无需共享底层数据。
- 这在医疗保健、金融服务和其他高度监管的行业有巨大的应用。
- Fetch.ai发布了该技术的一个演示，在一组共享肺部X射线的医院中，该技术的使用案例是医疗诊断测试。

Fetch.ai的首席执行官兼联合创始人Humayun Sheikh评论道。

“随着这个版本的发布，我们正在逐步将功能构建到Fetch.ai网络中，增加实用性和可开发性，让应用构建者集体训练AI，并在Fetch.ai开放网络上部署基于代理的软件解决方案”。

Fetch.ai的联合创始人、CTO Toby Simpson继续说道。

“正如我们的医疗演示所显示的，这些算法将使组织能够以新的、保护隐私的方式训练机器学习模型，这放在以前是不可能的，有助于实现我们的开放的、全球规模的机器学习网络的愿景”。

该软件部署是Fetch.ai网络（FET）逐步发布的下一阶段，Fetch.ai网络是一个建立在分布式系统运营商网络上的Tokenized开源软件栈。

总部位于剑桥的人工智能公司Fetch.ai的突破性愿景是打造一个基于分布式账本技术的去中心化机器学习平台，实现基于数据的全球安全共享、连接和交易。

Fetch.ai的网络围绕着一项开源技术，任何企业都可以通过使用这一技术来获得世界规模的人工智能网络的力量，来执行现代经济中复杂的协调任务。

过去十年，人工智能的进步是由“机器学习“的革命所推动的—计算机利用从过去的经验中 “学习 “的算法来执行流程或任务的能力。这推动了企业大规模运营的速度和成本效益的巨大改善，同时也释放了新的经济机会。

机器学习革命目前的局限性之一是，数据可以在多大程度上安全和道德地共享，为企业和用户提供价值。目前，庞大的数据聚合器现在控制着我们在线生活的大部分内容，带来了道德和法律上的挑战。这些数据往往驻扎在独立的“孤岛“上，其价值无法充分实现。

去中心化机器学习可以在远程数据模型上进行隐私保护的训练，以实现新形式的协作。Fetch.ai即将发布一个代码模块，让所有人都能在其组织内提供集体学习解决方案。

参考资料：

https://www.the-blockchain.com/2020/07/13/fetch-ai-releases-open-source-collective-learning-framework-to-enable-decentralized-machine-learning-applications/

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