纵向联邦学习的研究是由香港科技大学计算机科学与工程学系主任,第一位华人国际人工智能协会(AAAI)院士&AAAI执行委员会委员-杨强教授牵头发起的。 杨强教授的整体纵向联邦学习架构分为以下几个大的部分。 上图是杨强教授纵向联邦学习里面的架构,大家可以在众多联邦学习的文章中看到,整体还是比较抽象,我们以一个具体的案例...
联邦学习作为分布式的机器学习范式,保障数据不泄露並让企业用更多的数据训练模型、联合建模,实现AI协作,从技术上打破数据孤岛,为实现数据隐私保护提供可落地解决方案。 此次,凌华科技和星云Clustar联合推出的边缘联邦学习的一体机,采用了凌华科技的MECS-7211作为边缘计算服务器,与星云Clustar的FPGA异构加速卡,实现对联邦学...
纵向联邦学习作为最常用的联邦学习方式原理是在两个数据集的用户重叠较多而用户特征重叠较少的情况下,我们可以将已有的数据集进行纵向维度的切分。 如上图,也就是截取双方相同的样本ID(在这里可以理解为用户的主键)。因此,纵向联邦学习也称为样本对齐的联邦学习,在服务器训练多方提交的梯度数据前,找出参与者拥有的共同...
(一) 什么是联邦学习 1、联邦学习的内涵 2. 联邦学习的外延 3. 数据可用不可见 (二) 联邦学习的模式 三、 联邦学习三要素 四、 联邦学习技术展望 一、背景 数字经济迅猛发展,成为推动中国经济增长的关键。2020年4月9日,国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,将数据列为生产要素,突显...
联邦学习（Federated Learning）是一种先进的分布式机器学习方法，它在数据隐私保护和数据利用效率方面具有显著的优势。在联邦学习中，多个参与方（也称为客户端或节点）可以在保持数据本地化的同时，共享模型训练的成果。联邦学习允许多个参与方（通常是设备或服务器）在保持数据隐私和本地化的前提下，共同训练一个共享...
联邦机器学习(Federated machine learning/Federated Learning),又名联邦学习,联合学习,联盟学习。联邦机器学习是一个机器学习框架,能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下,进行数据使用和机器学习建模。联邦学习作为分布式的机器学习范式,可以有效解决数据孤岛问题,让参与方在不共享数据的基础上联...
联邦学习(Federated Learning) 联邦学习可以打破资源孤岛,解决算力、隐私保护难题。 其系统模型如下图所示: 2 基本范式 组成部分 包含3类对象:备选方、参与方、协调方,此外包括一个交互信道。 备选方:指具有联邦意愿的组织或个人; 2. 参与方:指实际参...
联邦学习简介 联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术,在 2016 年由谷歌最先提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。其中,联邦学习可...
传统机器学习[1]联邦学习[1]Academic Definition联邦学习的学术定义 Classification联邦学习的分类 根据各参与方数据划分的不同，联邦学习可以分为横向联邦学习，纵向联邦学习和联邦迁移学习。横向联邦学习 横向联邦学习的本质是样本的联合，适用于特征重叠多，样本重叠少的场景。例如不同地区的银行，他们的业务（特征）相似...
“联邦学习”主要分为三种,下面概要讲讲它们的实现方法。 1、横向联邦学习 如果是几家业务类似的机构进行合作,也就是它们需要学习、预测的特征是类似的,但是用户、样本是不同的,例如一个地区的不同银行之间,他们各有各的客户,但是需要分析的数据特征都是存款额度、贷款额度等,那么它们之间的合作,就叫做“横向联邦学...