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联邦学习资源汇总与最新研究进展

该页面汇总了联邦学习领域的重要资源,包括顶级期刊与会议中的论文、框架、数据集、调研、教程和课程。同时涵盖了联邦学习在图数据和表格数据上的应用,以及在人工智能、机器学习、数据挖掘等多个领域的研究成果。通过该页面,用户可以追踪最新的联邦学习论文更新,并有机会参与讨论和贡献资源。

awesome-MLSecOps - 机器学习安全运维工具与资源精选MLSecOps实践指南
AI安全GithubMLSecOps开源工具开源项目攻击向量机器学习
该项目汇集了机器学习安全运维(MLSecOps)领域的开源工具、资源和教程。内容涵盖安全工具、数据保护、代码安全、攻击向量分析等多个方面,为从业者提供全面的参考资料。项目适合不同层次的MLSecOps实践者,有助于提升机器学习系统的整体安全性。
awesome-repos - GitHub优质开源项目资源汇总
GitHubGithub开发工具开源资源开源项目技术资料编程学习
Awesome-repos收录了众多高质量GitHub开源项目,涵盖API、人工智能、编程语言、前后端开发、云计算等技术领域。该资源库为开发者提供免费学习材料、实用工具和框架,有助于发现优质项目、提升编程能力,全面了解软件开发各个方面。
tensorflow-federated - 隐私保护的分布式机器学习框架
GithubTensorFlow Federated分散数据开源框架开源项目机器学习联邦学习
TensorFlow Federated是一个开源框架,用于分布式数据的机器学习和计算。它提供高级和低级API,允许开发者在保护隐私的同时利用分散数据进行模型训练和评估。支持自定义联邦学习算法,包含单机模拟环境,适合研究和实验。除了预测模型训练,还可用于分布式数据的聚合分析。
awesome-ai-residency - 全球AI研究居留计划和实习项目一览
AI ResidencyGithub人工智能实习项目开源项目机器学习研究机会
该项目全面汇总了全球知名科技公司和研究机构的AI研究居留计划、实习项目和训练营信息。内容涵盖Google、Facebook、Microsoft等公司的AI居留项目,以及长期实习机会。同时收录相关文章、博客和讨论,为AI研究人才提供丰富资源。项目定期更新,实时跟踪AI研究机会,是AI领域求职和深造的权威参考。
awesome-mlops - 机器学习操作(MLOps)资源与最佳实践
AI在生产中GithubMLOps女性数据科学节开源项目机器学习操作特征存储
awesome-mlops 为用户提供全面的机器学习操作(MLOps)资源与最佳实践,覆盖从核心知识、社区交流到模型部署和监测等各个方面。无论是初学者还是专业人士,都能在这个项目中找到有价值的信息和指导。
awesome-local-ai - 全面收录开源本地AI工具和解决方案
AI应用Github大语言模型开源工具开源项目推理引擎本地AI
awesome-local-ai收录了多种开源本地AI工具和解决方案,包括推理引擎、用户界面、完整平台、开发工具、用户工具和AI代理等。项目旨在为开发者和用户提供丰富的本地AI资源,便于探索和应用最新AI技术,同时确保数据隐私。此外,还涵盖了LLM排行榜和相关研究论文,为AI领域从业者和爱好者提供全面参考。
awesome-offline-rl - 离线强化学习研究论文和开源资源集锦
Githuboffline RL人工智能开源项目强化学习机器学习离线强化学习
该项目汇集了离线强化学习(Offline RL)领域的研究论文、综述文章、开源实现等资源。内容涵盖离线RL的理论方法、基准测试、应用案例及相关主题。项目由康奈尔大学研究人员维护,为学术界和产业界提供离线RL的最新进展和重要文献。
Awesome-LLM - 全面汇总大型语言模型研究进展与资源
ChatGPTGithub人工智能大语言模型开源项目深度学习自然语言处理
Awesome-LLM项目汇集了大型语言模型(LLM)领域的核心资源,包括关键论文、开源模型、训练框架及应用案例。该项目系统梳理了从GPT到当前最新LLM的技术演进,为研究者和开发者提供全面的学习参考。项目内容涵盖LLM历史发展、前沿突破及实践应用,是了解和探索LLM技术的重要资料库。
awesome-generative-ai - 生成式人工智能资源集合,包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具
Generative AIGithub人工智能在线教程大型语言模型开源项目技术文章
Awesome Generative AI聚合了范围广泛的生成式人工智能资源,包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具。更新频繁,内容全面,是AI专业人士和爱好者不可错过的财富库。
MetisFL - 强大、高效、安全的联邦学习开源框架
BazelDockerGithubMetisFL开源框架开源项目联邦学习
MetisFL是一个基于C++和Python3的开源联邦学习框架,注重可扩展性、效率和安全性。该框架提供完整的联邦学习工作流程,支持多种操作系统,并支持Docker容器部署。MetisFL主要应用于需要保护数据隐私的分布式机器学习场景,为研究人员和开发者提供实用工具。
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