一种基于物联网的联合学习方法及装置与流程

本公开涉及机器学习，尤其涉及一种基于物联网的联合学习方法及装置。

背景技术：

1、近年来，机器学习在人工智能应用领域中的发展势头迅猛，例如，计算机视觉、自动语音识别等，然而，这些机器学习技术的成功，尤其是深度学习，均需要依赖于大量的数据(也称为大数据)的基础之上。

2、通常，训练人工智能应用模型所需要的数据量是十分庞大的，例如，facebook公司的目标检测系统是由来自instagram的3.5亿张图像训练得到的。然而，在很多应用领域，单个企业所拥有的数据量十分有限，往往难以满足如此庞大的训练数据量要求。虽然通过收集多个企业的数据并传输至一个中心点(如，一个数据中心)，可以解决训练数据量不足的问题，但是随着人工智能在各行各业的应用落地，人们对于用户隐私和数据安全保护的关注度也越来越高。由此，可以确保用户数据隐私安全和更高的模型性能的联邦学习(联合学习)技术应运而生，并且迅速风靡机器学习领域。

3、然而，由于联合学习正处于新兴发展阶段，很多用户可能对联合学习并不了解，或者有些对联合学习有一定了解的用户，想要寻求合适的参与方、第三方进行协作训练，往往都是自行在基于物联网的中进行各种查询、筛选参与方和第三方，此过程十分耗时、麻烦，且成本较高，因此，用户体验非常差。

技术实现思路

1、有鉴于此，本公开实施例提供了一种基于物联网的联合学习方法及装置，以解决现有技术中用户为寻求合适的参与方、第三方而需要花费大量时间、操作麻烦，且成本较高，从而在一定程度上制约了联合学习的推广应用与发展的问题。

2、本公开实施例的第一方面，提供了一种基于物联网的联合学习方法，包括：

3、接收参与方发送的新增训练数据请求，新增训练数据请求包括参与方选择加入的目标联合学习场景；

4、根据新增训练数据请求，向参与方下发训练数据录入模版，获取参与方基于训练数据录入模版反馈的训练数据，并将训练数据与目标联合学习场景进行关联存储；

5、响应于参与方发起的任务查看请求，向参与方展示隶属于目标联合学习场景的n个联合学习任务，并将参与方从n个联合学习任务中选定的至少一个联合学习任务确定为目标联合学习任务，其中，n为≥1的正整数；

6、根据目标联合学习任务，使用训练数据训练与目标联合学习任务对应的待训练模型，当待训练模型满足预设的训练结束条件时，向参与方反馈最终的联合模型。

7、本公开实施例的第二方面，提供了一种基于物联网的联合学习装置，包括：

8、接收模块，被配置为接收参与方发送的新增训练数据请求，新增训练数据请求包括参与方选择加入的目标联合学习场景；

9、数据新增模块，被配置为根据新增训练数据请求，向参与方下发训练数据录入模版，获取参与方基于训练数据录入模版反馈的训练数据，并将训练数据与目标联合学习场景进行关联存储；

10、任务确定模块，被配置为响应于参与方发起的任务查看请求，向参与方展示隶属于目标联合学习场景的n个联合学习任务，并将参与方从n个联合学习任务中选定的至少一个联合学习任务确定为目标联合学习任务，其中，n为≥1的正整数；

11、训练模块，被配置为根据目标联合学习任务，使用训练数据训练与目标联合学习任务对应的待训练模型，当待训练模型满足预设的训练结束条件时，向参与方反馈最终的联合模型。

12、本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并且可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。

13、本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

14、本公开实施例与现有技术相比存在的有益效果至少包括：通过接收参与方发送的申请加入联合学习的请求，申请加入联合学习的请求包括参与方选择加入的目标联合学习场景；根据目标联合学习场景，向参与方下发训练数据录入模版，获取参与方基于训练数据录入模版反馈的训练数据，并将训练数据与目标联合学习场景进行关联存储；响应于参与方发起的任务查看请求，向参与方展示隶属于目标联合学习场景的n个联合学习任务，并将参与方从n个联合学习任务中选定的至少一个联合学习任务确定为目标联合学习任务，其中，n为≥1的正整数；根据目标联合学习任务，使用训练数据训练与目标联合学习任务对应的待训练模型，当待训练模型满足预设的训练结束条件时，向参与方反馈最终的联合模型。能够帮助用户快速寻求到合适的参与方、第三方等综合性服务，很好地解决了用户为寻求合适的参与方、第三方而需要花费大量时间、操作麻烦，且成本较高的问题；并且，能够实现以保护数据主权、数据隐私为出发点，结合产业物联网的特性，站在生态用户的角度，让用户拥有参与联合学习、共享成果的绝佳体验，从而能够在一定程度上推动联合学习的推广应用和发展，具有广阔的市场前景。

技术特征：

1.一种基于物联网的联合学习方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收参与方发送的申请加入联合学习的请求，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述训练数据与所述目标联合学习场景进行关联存储，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于所述参与方发起的任务查看请求，向所述参与方展示隶属于所述目标联合学习场景的n个联合学习任务，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于所述参与方发起的任务查看请求，向所述参与方展示隶属于所述目标联合学习场景的n个联合学习任务，并将所述参与方从所述n个联合学习任务中选定的至少一个联合学习任务确定为目标联合学习任务，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述任务创建内容生成创建任务，包括：

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标联合学习任务，使用所述训练数据训练与所述目标联合学习任务对应的待训练模型，包括：

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标联合学习任务，使用所述训练数据训练与所述目标联合学习任务对应的待训练模型，包括：

9.一种基于物联网的联合学习装置，其特征在于，包括：

10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并且可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。

11.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本公开涉及机器学习技术领域，提供了一种基于物联网的联合学习方法及装置。该方法包括：接收参与方发送的申请加入联合学习的请求；获取参与方反馈的训练数据，将训练数据与参与方选定的目标联合学习场景进行关联存储；向参与方展示隶属于目标联合学习场景的N个联合学习任务，并确定参与方选定的目标联合学习任务；根据目标联合学习任务，使用训练数据训练与目标联合学习任务对应的待训练模型，当待训练模型满足预设的训练结束条件时，向参与方反馈最终的联合模型。本公开很好地解决了用户为寻求合适的参与方、第三方需要花费大量时间、操作麻烦、成本较高的问题，且向用户提供一站式的联合学习交互式服务，用户体验佳。

技术研发人员：张敏
受保护的技术使用者：新智我来网络科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13