Definition of Federated Learning Privacy of Federated Learning A Categorization of Federated Learning Architecture for a federated learning system RELATED WORKS Privacy-preserving machine learning Federated Learning vs Distributed Machine Learning Federated Learning vs Edge Computing Federated Learning vs Federated...
在谷歌于 2016 年首次提出的联邦学习框架之外,本文引入了一个全面的安全联邦学习框架,包括 horizontal federated learning,vertical federated learning 和 federated transfer learning。作者建议在不同的组织之间建立基于联邦机制的数据网络,在不损害用户隐私的前提条件下实现知识共享。 1. Introduction 目前人工智能优越的表...
参与方们的数据的特征空间和样本空间也许不是完全相同的,所以我们可以基于数据在不同参与方(parties)的特征空间和样本 ID 空间上的分布情况,将联邦学习分为水平联邦学习(horizontal federated learing)、垂直联邦学习(vertical federated learning)和联邦迁移学习(federated transfer learning)。
2022.11.26周六 今天学习了联邦学习中又一篇很经典的论文——Federated Machine Learning: Concept and Applications(联邦机器学习:概念和应用) 这篇文章是杨强教授团队于2019年所写的一篇综述。 论文概览 1.摘要 针对数据孤岛以及数据的隐私
MachineLearning隐私问题:联邦学习了解一下 ITDaily & AI 中国 每日最新 IT 圈 AI 圈新鲜事吐槽 给你想看的 随着人们对隐私的日益关注,联邦学习(Federated Learning)已经成为现代机器学习中必不可少的概念之一。联邦学习(Federated Learning)面向的是在不向云服务器上传个人信息或可识别数据的情况下训练模型。你可能...
我们为这些挑战提出了一种可能的解决方案:安全的联邦学习(Federated Learning)。除了Google在2016年首次提出的联邦学习框架之外,我们还引入了一个全面的联邦学习框架,其中包括横向联邦学习,纵向联邦学习和联邦迁移学习(federated transfer learning)。我们在这篇文章提供联邦学习框架的定义,体系结构和应用,并提供有关此主题...
Federated Transfer Learning (FTL) image 联合转移学习适用于两个数据集不仅在样本上而且在特征空间上都不同的情况。 考虑两个机构,一个是位于中国的银行,另一个是位于美国的电子商务公司。 由于地理位置的限制,两个机构的用户群之间的交叉点很小。 另一方面,由于业务不同,双方的特征空间只有一小部分重叠。 在这种...
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。 举例来说,假设有两个不同的企业A 和 B,它们拥有不同数据。比如,企业 A 有用户特征数据...
Embodiments for providing optimized machine learning model features using federated learning on distributed data in a computing environment by a processor. Machine learning model features may be learned from one or more data sets extracted from one or more localized machine learning models associated ...
Federated Machine Learning 研究概述 FederatedMachine Learning 研究概述 FMachinelearning 概念的提出 数据可以说是人工智能的燃料。但随着AI落地各个应用场景，数据隐私泄露问题日益严重。数据的交流使用和数据的隐私保护似乎成为了不可调和的矛 盾。如何在不泄露各自数据隐私的情况下实现数据的共享和模型的 共建，同时连通...