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5g在线视讯免费年龄确认

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在罗曼提担任CEO的七年时间里,IBM一直在改进其人工智能工作,以帮助留住人才。她表示:“接触员工的最佳时机是在他们离开之前。”IBM的HR部门拥有其“预测减员计划”的专利,该项目是与Watson共同开发的,用于预测员工的离职风险,并为管理人员聘用员工制定相应的措施。罗曼提不愿解释让人工智能如此有效地识别即将跳槽的员工的“秘方”是什么,只是说该技术的成功来自于对许多数据点的分析。据IBM官方称,该技术目前预测的准确率在95%的范围内。

“联邦学习”(Federated Learning,也翻译为“联盟学习”)技术看起来也是一项颇为有助于数据保护的技术。联邦学习是一种新的机器学习模型,简而言之,是在数据在不离开用户设备的情况下完成机器学习,即无需将数据上传至厂商服务器,在用户终端完成对算法的训练,仅需要将训练完成后的结果上传至服务器。联邦学习将原本中心化的训练过程分散于各个终端,因为数据未离开用户设备,训练结果也无法还原出原始数据,在这样的情况下用户自然对数据具有更多的掌控,看起来是一个两全之策。目前,Google的输入法正在使用联合学习来改进预测类型以及数千万设备的表情符号预测。联邦学习就像是《火影忍者》里面的“影分身之术”,分身会将学习的经验返回给实体,而风险却被减低,当然需要厂商有足够的“查克拉”(技术能力)才有可能部署合适的技术保护用户隐私。

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