联邦学习的简单介绍

1、分布式机器学习追求计算效率，联邦学习追求数据隐私保护和计算效率联邦学习的结合，多智能体系统追求智能体行为的优化技术融合在某些应用场景下，这三者可以相互融合例如，在联邦学习中，每个客户端可以看作是一个智能体，通过交互学习来优化全局模型在分布式机器学习中，也可以借鉴多智能体系统的交互和协作机制联邦学习；当前人工智能技术存在“狭隘性”，主要应用于特定任务然而，未来发展趋势将促使人工智能从弱人工智能迈向通用人工智能在实现这一转变的过程中，体系结构软件和算法的协同创新成为关键共享学习于保密数据上的实现，是解决数据隐私安全等问题的重要途径之一，联邦学习的概念由此诞生联邦学习技术允许在；联邦学习Federated Learning，简称FL，又名联邦机器学习，联合学习，联盟学习它是一种机器学习框架，可以在多个参与方数据不出库的前提下，达到联合建模的目的这种技术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，从技术；让我们深入探讨备受瞩目的联邦学习技术许多人听说过，但不清楚其实际含义联邦学习看似能解决数据孤岛问题，但如何实现和运作却鲜有详细解释本文将从技术层面进行剖析首先，联邦学习了解联邦学习的背景至关重要近年来，人工智能蓬勃发展，应用于人脸识别自动驾驶等领域，但也引发了一些误解AI需要大量高；联邦学习的背景和基础算法可以归纳如下背景 起源联邦学习是由2015年和2017年发表的两篇重要论文推动的分布式机器学习新范式 主要动机旨在保护用户数据隐私，特别是在处理医院银行等敏感数据时，以及应对移动设备的不稳定性和数据分布的非独立同分布特性基础算法 核心流程 分发模型服务；首先，要掌握机器学习与联邦学习的基本理论推荐机器学习西瓜书与Deep learning花书作为机器学习理论的入门读物同时，可参考联邦学习领域的综述论文，如Advances and Open Problems in Federated Learning以及微众银行的联邦学习白皮书，以便从不同角度理解联邦学习在理论学习的基础上。

2、横向联邦学习Horizontal Federated Learning聚焦于样本的联邦学习，数据在特征空间保持一致，而在样本ID空间分布不同适用于数据集在特征上相似，但在用户ID上有显著差异的情况如不同地区的银行数据，业务相似但用户ID差异显著纵向联邦学习Vertical Federated Learning关注特征的联邦学习，数据在样本；CNCC2019会议汇报摘要联邦学习解决数据孤岛与隐私挑战的利器 1 背景与挑战 在当今，移动设备和可穿戴设备产生大量数据，但出于算力隐私和监管需求，数据通常在本地存储数据孤岛问题导致行业间数据整合困难，联邦学习应运而生它旨在在保护隐私的同时，让AI系统利用分散数据进行高效学习2 联邦。

3、横向联邦学习数据矩阵按行划分，即横向划分，增加的是训练样本数量纵向联邦学习数据矩阵按列划分，即纵向划分，增加的是训练样本的特征维度名称来源横向联邦学习因其训练数据是横向划分的，且数据特征需要对齐，故称为特征对齐联邦学习纵向联邦学习因其训练数据是纵向划分的，且训练样本需要对。

4、一个性化联邦学习的实现策略 本地数据集finetune在联邦学习结束后，用户可以使用本地数据集对全局模型进行进一步的微调，以提升模型在本地数据上的表现这种方法是FedAvg等算法的后续版本所采用的固定模型部分进行本地训练在联邦学习过程中，可以固定模型的部分参数，仅对剩余部分进行本地训练这种。

5、联邦学习小结一核心概念 联邦学习的核心在于多方安全地联合建模，无需直接分享数据，从而保证了数据的隐私性它实质上是通过安全多方计算技术实现数据在本地进行模型训练的加密交换，使模型在不暴露原始数据的情况下提升性能二主要优势 数据隔离确保数据隐私，避免数据泄露风险低损建模模型精度；联邦学习，作为机器学习领域的重要分支，其核心在于通过分散的数据构建模型，对于企业而言，未来将成为不可或缺的系统架构然而，面对日益增长的隐私保护意识，数据共享的挑战也随之而来Q1为何必须采用联邦学习在现实中，我们可能遇到未曾遇到的情况，这时横向联邦学习利用联邦学习他人的经验处理未知问题就显得；联邦学习技术是指在不交换数据样本的情况下，在多个分散的边缘设备或服务器上训练算法概念联邦学习是一种机器学习技术，可以在不交换数据样本的情况下，在多个分散的边缘设备或服务器上训练算法联邦学习发展12017年，谷歌AI在联合学习协作机器学习没有集中训练数据的博客文章中首次引入“联邦；联邦学习的核心理念是分布式模型训练，它允许参与建模的企业在不共享数据的情况下，共同构建AI模型基于此，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三种类型，分别针对不同场景提供解决方案横向联邦学习适用于参与者间业态相同但触达客户不同的场景在这个过程中，参与方各自下载最新模型；联邦学习主要分为横向联邦学习和纵向联邦学习横向联邦学习适用于业务类似的机构合作，共享样本数据，通过加密梯度聚合更新模型纵向联邦学习则适用于客户群体相似但特征不同的情况，通过加密实体对齐，实现模型训练联邦迁移学习则解决样本数据与特征不同的问题，实现技能迁移联邦学习可以广泛应用于金融风控。

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