联邦学习技术及实战

本书针对产业界在智能化过程中普遍面临的数据不足问题，详细地阐述了联邦学习如何帮助企业引入更多数据、提升机器学习模型效果。互联网数据一般分布在不同的位置，受隐私保护法规限制不能共享，形成了“数据孤岛”。联邦学习像“数据孤岛”之间的特殊桥梁，通过传输变换后的临时变量，既能实现模型效果提升，又能确保隐私信息的安全。本书介绍了联邦学习技术的原理和实战经验，主要内容包括隐私保护、机器学习等基础知识，联邦求交、联邦特征工程算法，三种常见的联邦形式，以及工程架构、产业案例、数据资产定价等。

这是一本全面介绍联邦学习技术及其在人工智能和大数据领域应用的专业书籍。本书详细阐述了联邦学习如何帮助企业引入更多数据、提升机器学习模型效果，特别是在解决数据孤岛问题上的优势。 书中首先介绍了联邦学习的背景，包括大数据时代的挑战，以及数据互联的发展与困境。随后，本书详细阐述了联邦学习的定义和基本术语，并介绍了联邦学习的分类及适用范围，包括纵向联邦学习、横向联邦学习和联邦迁移学习。 在介绍联邦学习的过程中，本书强调了安全性和可靠性的重要性，并详细介绍了安全多方计算、差分隐私和同态加密等关键技术。这些技术为联邦学习提供了强大的隐私保护能力，确保在不泄露原始数据的前提下，实现数据的安全共享和价值利用。 本书还详细介绍了传统机器学习的核心理论与方法，包括统计机器学习的概念，以及有监督学习。此外，本书还探讨了特征工程在机器学习中的作用，并详细介绍了联邦单变量分析的方法与应用。 在介绍联邦学习的应用时，本书详细阐述了纵向联邦学习、横向联邦学习和联邦迁移学习的具体应用场景和案例。这些案例涵盖了金融风控、医疗成像、高校新冠肺炎防控管理等多个领域，展示了联邦学习技术在实际应用中的巨大潜力。