彼のキーボードのためにGボード, Googleは現在、機密性を高めるためにデータをローカルで処理しながら、自動候補を改善するデバイスをテスト中です。
これまで、Google は仮想キーボードに関してユーザーのキーストロークを分析し、仮想ニューラル ネットワーク上のアルゴリズムを介してキーストロークを選別していました。研究者らは、この作業をローカルで実行するための新しいメカニズムに取り組んでいると説明しています。
具体的には、Googleは新しいテキスト予測モデルをスマートフォンにダウンロードし、ユーザーによる入力を分析することで改善することを計画している。しかし、その後 Google は、コンテキスト要素の匿名の概要と、これらの提案に対するクリック率のみをサーバーに返すことになります。その後、すべてのユーザーからのデータが統合されて、新しい共有予測モデルが作成され、そのモデルが再びスマートフォンに送信されます。
「フェデレーテッド ラーニング」と呼ばれるこのデバイスを使用すると、フェデレーテッド方式で継続的に改善されたモデルとユーザーの実際の使用状況の間で観察された差異の概要のみを送信することで、作業をローカルで実行し、機密データを保持し、帯域幅を削減できます。
Googleの研究者説明するこのメカニズムは、人々が最も頻繁に閲覧、共有、削除するものに基づいて写真を自動的に分類するためにも使用できると考えられます。
Gボード
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Chiyoye