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微众银行FinTechathon大赛落幕,联邦学习助力高校学子挑战AI前沿领域
  • 发布时间:2020-01-11
  • www.masiah.com.cn
  • 2019年8月26日,“金融科技马拉松伟中银行首届金融科技大学科技竞赛”(以下简称“竞赛”)在深圳前海万科国际会议中心圆满结束。

    比赛持续了2个月零11天。自比赛开始以来,已有178支队伍报名参赛,参赛人数共计659人,涵盖了国内外许多著名大学,以及从本科到博士的各个学术层次。基于金融科技的前沿,比赛分为两个环节,人工智能和区块链。这是一个面向国内外所有大学生的舞台,致力于推动国内外大学生探索金融科技前沿的技术突破和应用创新。

    挑战人工智能新方向大学生深入探究联邦学习和应用平台

    人工智能跑道有许多学院和学生参加比赛。经过层层筛选,共有10支队伍进入决赛。经过30小时马拉松式的编程后,冠军被“404找不到团队”的“基于横向联邦学习和5G技术的联邦微型汽车保险个性化汽车保险定价方案”赢得。据了解,冠军队的两名成员分别来自北京大学和加州大学圣地亚哥分校。获奖作品基于联邦学习和5G技术,收集用户的驾驶习惯数据,建立汽车保险模型,并创建新的汽车保险定价方案。

    此外,武汉大学成员提交的PPNE、东北大学和悉尼大学成员提交的命运数据平台(FDP)分别获得第二名和第三名。获奖方案分别是“银行交易网络协会”和“数据权利交易平台”。从实际金融场景出发,启发了对联邦学习进一步应用和落地的思考。更重要的是,以大学生为代表的年轻一代对联邦学习技术创新的研究使得联邦学习生态越来越动态。

    FATE,一个联邦学习的开源平台,帮助人工智能实现它的价值。

    随着未来科技的发展,行业需要关注的业务类型越来越复杂,需要掌握的前沿技术越来越难,对专业人员的要求也越来越高。作为数字时代科学技术前沿领域的一项技术,联邦学习是解决数据隐私和安全的关键解决方案。联邦学习(federal learning)作为一种分布式机器学习范式,能够有效解决数据孤岛问题,允许参与者在不共享数据的基础上联合建模,并且能够在技术上突破数据孤岛,实现人工智能协作。这?【喝蟛稳哦由杓埔桓龌贔ATE的联邦学习产品应用程序,FATE是一个联邦学习的开源平台。旨在进一步促进数据安全在人工智能领域的应用。

    作为世界上第一个面向联邦学习的工业开源框架,联邦人工智能技术使能器(FATE)提供了一个安全的计算框架来支持联邦学习算法。它实现了一个基于同态加密和多方计算的安全计算协议,支持联邦学习体系结构和各种机器学习算法的安全计算,包括逻辑回归和梯度提升树等经典ML算法,以及深度学习和迁移学习等高级研究。

    通过引导大学生熟悉和使用优秀的工业开源平台FATE,竞争将降低尖端技术的门槛。本次竞赛希望能为行业解决人才问题做出很好的示范和探索,也希望能与高校和学生一起创造一个更好、更广阔的开源生态。

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