federated learning是一种训练数据去中心化的机器学习解决方案,最早于2016年由谷歌公司提出,目的在于通过对保存在大量终端的分布式数据开展训练学习一个高质量中心化的机器学习模型,解决数据孤岛的问题。 Federated Learning示意图 federated learning不断循环以下步骤,直至训练出最终模型: 在符合条件的用户集合中挑选出部分用...
在此背景下,联邦学习(Federated machine learning/Federated Learning)应时而生,为边缘计算的安全问题提供了解决方案。联邦学习是一个机器学习框架,在参与方使用加密后的私有数据进行运算,仅交换加密状态后的模型的参数、权重及梯度等特征,无需将原始数据移出本地,也无需将加密后的原始数据移动集中,即能帮助多个机构在满...
联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习方法，具有以下显著优势：1. 数据隐私保护：联邦学习允许数据保留在本地，不需要集中存储或处理，从而减少了数据泄露的风险，增强了数据隐私保护。2. 数据多样性：由于数据是在多个不同的设备或服务器上进行训练的，联邦学习可以利用更多样化的数据集，这有助于提高模型的泛化能力。
這些是建立 Federated Learning 實驗所需的高層次步驟。 附註:由於 Federated Learning 是一種協同方法,因此部分步驟是由遠端夥伴執行,而有部分步驟則是由建置實驗的管理者所執行。 除另行註記外,下列步驟都是由建置實驗的管理者所執行。 針對Federated Learning 進行設定 建立Federated Learning 實驗 選擇架構 建立遠端...
联邦学习(Federated Learning)概述 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 哈尔滨工程大学 区块链讨论课 2018065124 杨儒浓 1.什么是联邦学习 也许很多人从未听说过联邦学习是联邦学习?甚至从词义本身也无法得知是何种领域的技术。今天我将为大家介绍一下这种近几年由人工智能与区块链技术结合并衍生出的一种全新...
Federated Learning是一种训练数据去中心化的机器学习解决方案,最早于2016年由谷歌公司提出,目的在于通过对保存在大量终端的分布式数据开展训练学习一个高质量中心化的机器学习模型,解决数据孤岛的问题。 (什么是数据孤岛:良好的AI是需要大量优质的数据来支撑运算的。但是机构之间往往不会提供数据交流,从而形成一个个数据孤...
Federated Learning 適用於不同國家/地區及雲端提供者 (例如銀行或航空公司) 的不同實體想要使用其資料來訓練分析模型而不共用其資料的任何情況。 例如,一個航空聯盟可能想要建立全球疫情對於班機延遲有何影響的模型。 聯合中的每一個參與方都可以使用其資料來訓練一般模型,而無需移動或共用其資料。 他們可以在應用程...
在这个阶段中,[联邦] 体现在A,B可以通过安全交互中间结果共同学习一个模型,[迁移] 体现在B迁移了A的分类能力。在预测时,uB依赖于 由uA,yA组成的分类器,因此和纵向联邦相同需要两者协作来完成。本节参考文章:Secure Federated Transfer Learning 最后,附上联邦学习开源github:https://github.com/webankfintech/fate...
[4] Yang Q, Liu Y, Chen T, et al. Federated machine learning: Concept and applications[J]. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), 2019, 10(2): 1-19.
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,联邦学习可使用的机器学习...