• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Open-Source Systems for Federated Learning | Stanford MLSys #48 скачать в хорошем качестве

Open-Source Systems for Federated Learning | Stanford MLSys #48 Трансляция закончилась 4 года назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Open-Source Systems for Federated Learning | Stanford MLSys #48
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Open-Source Systems for Federated Learning | Stanford MLSys #48 в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Open-Source Systems for Federated Learning | Stanford MLSys #48 или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Open-Source Systems for Federated Learning | Stanford MLSys #48 в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Open-Source Systems for Federated Learning | Stanford MLSys #48

Episode 48 of the Stanford MLSys Seminar Series! Systems Support for Federated Computation Speaker: Mosharaf Chowdhury Abstract: Although theoretical federated learning research is growing exponentially, we are far from putting those theories into practice. In this talk, I will share our ventures into building practical systems for two extremities of federated learning. Sol is a cross-silo federated learning and analytics system that tackles network latency and bandwidth challenges faced by distributed computation between far-apart data sites. Oort, in contrast, is a cross-device federated learning system that enables training and testing on representative data distributions despite unpredictable device availability. Both deal with systems and network characteristics in the wild that are hard to account for in analytical models. I'll then share the challenges in systematically evaluating federated learning systems that have led to a disconnect between theoretical conclusions and performance in the wild. I'll conclude this talk by introducing FedScale, which is an extensible framework for evaluation and benchmarking in realistic settings to democratize practical federated learning for researchers and practitioners alike. All these systems are open-source and available at https://github.com/symbioticlab. Bio: Mosharaf Chowdhury is a Morris Wellman assistant professor of CSE at the University of Michigan, Ann Arbor, where he leads the SymbioticLab. His recent research is on application-infrastructure co-design for federated learning, resource disaggregation, and systems for AI and Big Data. In the past, Mosharaf invented coflows and was a co-creator of Apache Spark. Artifacts from his research are widely used in cloud datacenters. He has received many individual honors and awards as well as best-of-conference awards thanks to his amazing students and collaborators. He received his Ph.D. from the AMPLab at UC Berkeley in 2015. -- 0:00 Presentation 31:46 Discussion Stanford MLSys Seminar hosts: Dan Fu, Karan Goel, Fiodar Kazhamiaka, and Piero Molino Executive Producers: Matei Zaharia, Chris Ré Twitter:   / realdanfu​     / krandiash​     / w4nderlus7   -- Check out our website for the schedule: http://mlsys.stanford.edu Join our mailing list to get weekly updates: https://groups.google.com/forum/#!for... #machinelearning #ai #artificialintelligence #systems #mlsys #computerscience #stanford #umichigan #symbioticlab #federatedlearning #sol #oort #fedscale

Comments
  • Pixelated Butterfly: Fast Machine Learning with Sparsity - Beidi Chen | Stanford MLSys #49 Трансляция закончилась 4 года назад
    Pixelated Butterfly: Fast Machine Learning with Sparsity - Beidi Chen | Stanford MLSys #49
    Опубликовано: Трансляция закончилась 4 года назад
  • “Federated Learning at Scale” Prof. Mike Rabbat, Meta AI 3 года назад
    “Federated Learning at Scale” Prof. Mike Rabbat, Meta AI
    Опубликовано: 3 года назад
  • Лекция от легенды ИИ в Стэнфорде 12 дней назад
    Лекция от легенды ИИ в Стэнфорде
    Опубликовано: 12 дней назад
  • Monarch Mixer: Making Foundation Models More Efficient - Dan Fu | Stanford MLSys #86 Трансляция закончилась 2 года назад
    Monarch Mixer: Making Foundation Models More Efficient - Dan Fu | Stanford MLSys #86
    Опубликовано: Трансляция закончилась 2 года назад
  • Следующий 100x — Гэвин Уберти | Stanford MLSys #92 Трансляция закончилась 1 год назад
    Следующий 100x — Гэвин Уберти | Stanford MLSys #92
    Опубликовано: Трансляция закончилась 1 год назад
  • Gauri Joshi: Tackling Computational and Data Heterogeneity in Federated Learning 3 года назад
    Gauri Joshi: Tackling Computational and Data Heterogeneity in Federated Learning
    Опубликовано: 3 года назад
  • Как тонкая настройка программ LLM с открытым исходным кодом решает проблему внедрения GenAI в про... Трансляция закончилась 1 год назад
    Как тонкая настройка программ LLM с открытым исходным кодом решает проблему внедрения GenAI в про...
    Опубликовано: Трансляция закончилась 1 год назад
  • Илон Маск (свежее): xAI и SpaceX, прогресс ИИ, Grok, лунная база, другое 6 дней назад
    Илон Маск (свежее): xAI и SpaceX, прогресс ИИ, Grok, лунная база, другое
    Опубликовано: 6 дней назад
  • EVO: DNA Foundation Models - Eric Nguyen | Stanford MLSys #96 Трансляция закончилась 1 год назад
    EVO: DNA Foundation Models - Eric Nguyen | Stanford MLSys #96
    Опубликовано: Трансляция закончилась 1 год назад
  • Notes on AI Hardware - Benjamin Spector | Stanford MLSys #88 Трансляция закончилась 2 года назад
    Notes on AI Hardware - Benjamin Spector | Stanford MLSys #88
    Опубликовано: Трансляция закончилась 2 года назад
  • Stanford CS230 | Autumn 2025 | Lecture 9: Career Advice in AI 2 месяца назад
    Stanford CS230 | Autumn 2025 | Lecture 9: Career Advice in AI
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Что такое федеративное обучение #машинноеобучение #руководство 4 года назад
    Что такое федеративное обучение #машинноеобучение #руководство
    Опубликовано: 4 года назад
  • Text2SQL: The Dream versus Reality - Laurel Orr | Stanford MLSys #89 Трансляция закончилась 2 года назад
    Text2SQL: The Dream versus Reality - Laurel Orr | Stanford MLSys #89
    Опубликовано: Трансляция закончилась 2 года назад
  • Hardware-aware Algorithms for Sequence Modeling - Tri Dao | Stanford MLSys #87 Трансляция закончилась 2 года назад
    Hardware-aware Algorithms for Sequence Modeling - Tri Dao | Stanford MLSys #87
    Опубликовано: Трансляция закончилась 2 года назад
  • What is Federated Learning? 5 лет назад
    What is Federated Learning?
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Stanford CME295 Transformers & LLMs | Autumn 2025 | Lecture 1 - Transformer 4 месяца назад
    Stanford CME295 Transformers & LLMs | Autumn 2025 | Lecture 1 - Transformer
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Лучший документальный фильм про создание ИИ 1 месяц назад
    Лучший документальный фильм про создание ИИ
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Stanford CS231N Deep Learning for Computer Vision | Spring 2025 | Lecture 1: Introduction 5 месяцев назад
    Stanford CS231N Deep Learning for Computer Vision | Spring 2025 | Lecture 1: Introduction
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • Flower: A Friendly Federated Learning Framework 4 года назад
    Flower: A Friendly Federated Learning Framework
    Опубликовано: 4 года назад
  • Teaching LLMs to Use Tools at Scale - Shishir Patil | Stanford MLSys #98 Трансляция закончилась 1 год назад
    Teaching LLMs to Use Tools at Scale - Shishir Patil | Stanford MLSys #98
    Опубликовано: Трансляция закончилась 1 год назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5