关于联邦学习可能会带来数据价值挖掘的下一个爆发点的信息

1、目前，伴随移动互联网智能硬件和物联网联邦学习可能会带来数据价值挖掘的下一个爆发点的快速普及，全球数据总量呈现指数级增长态势，与此同时，机器学习等先进的数据分析技术创新也日趋活跃，使得大数据隐含的价值得以更大程度的显现，一个更加注重数据价值的新时代正悄然来临瑞士洛桑国际管理学院2017年度世界数字竞争力排名显示，各国数字竞争力与其整体竞争力呈现出联邦学习可能会带来数据价值挖掘的下一个爆发点；但无论是隐私数据泄露的问题，还是可能引发的数据垄断问题，其症结都在于传统深度学习下数据的集中处理模式为联邦学习可能会带来数据价值挖掘的下一个爆发点了平衡数据隐私和数据价值挖掘的问题，同盾科技提出了一整套“知识联邦”理论框架体系，支持从信息层模型层认知层和知识层四个层级进行联邦，以实现数据可用不可见，这样就打破了参与方的数据。

2、联邦学习的优化方向如下联邦学习作为机器学习的一种，离不开用一堆数据建立一个机器学习模型但问题是现在大家隐私意识上来了，数据特别值钱要各自拿着不能放手但人工智能总得发展啊，模型还是要一起建才能挣钱啊，于是值得研究的问题就来了有些情况联邦学习可能会带来数据价值挖掘的下一个爆发点我没遇见过，但恰巧有别人遇见过这情况就联邦学习可能会带来数据价值挖掘的下一个爆发点；然后在安全的网络环境中进行模型交换和更新，无需直接共享原始数据，极大地降低了数据泄露的风险总结来说，联邦学习结合同态加密算法，构建了一种在保证数据隐私的前提下，进行高效模型协作的创新模式这对于现代社会中对数据隐私越来越敏感的环境来说，无疑提供了一种极具价值的解决方案；联邦学习效率优化实践主要包括以下几点1 离线计算 简介通过离线计算的方式，可以减少在线加密过程中的计算量，从而提升联邦学习的整体效率 实施在数据预处理阶段，尽可能多地完成非敏感数据的计算，减少在线阶段的计算负担2 稀疏数据处理 简介针对稀疏数据，设计专门的优化算法，以减少不必；字节跳动在联邦学习领域取得了重大突破，通过开源Fedlearner框架，显著提升了广告投放的效率，达到了209%的增效效果在电商广告场景中，Fedlearner帮助合作方实现投放效率提升10%以上，消耗增长15%以上，且ROI提升显著在教育行业，Fedlearner同样展现出强大效果，广告投放量增长12473%，正价课续报人数和续报率；通过综合分析VFL的多个维度，文章提出了一套统一的VFL框架VFLow，以指导VFL算法的设计，同时考虑到性能隐私效率和公平性等关键因素VFLow框架不仅为VFL技术的发展提供了一个全面的视角，也指出了当前VFL工作面临的一些主要挑战，以及未来研究的潜在路径综上所述，垂直联邦学习在解决企业数据孤岛问题；联邦学习技术的本质是一种分布式机器学习框架定义联邦学习FederatedLearning本质是一种分布式机器学习框架，其做到了在保障数据隐私安全及合法合规的基础上，实现数据共享，共同建模核心思想是在多个数据源共同参与模型训练时，不需要进行原始数据流转的前提下，仅通过交互模型中间参数进行模型联合训练。

3、联邦学习Federated Learning的框架由Server和多个Client组成在这一过程中，用户数据无需传输至Server端，从而保护了数据隐私通信中传递的是针对模型参数的优化信息，这些参数在应用后即无保留价值，进一步保障了数据安全整体结构中，Server提供共享模型，Client则在本地数据集上训练并更新模型参数服务；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。

4、在系统设计中考虑人机互动以及AI算法给出置信度分析可以大大帮助人来减少可能的偏差问题 麻省总院机器学习实验室负责人之一Jayashree kalpathy教授讨论了如何打造一个更加鲁棒的模型如何在多医院合作项目中通过转移学习以及联邦学习等算法，在不用分享敏感数据的情况下就能分享训练出的深度学习AI模型，来进行深度合作；在管理会计领域中运用数据挖掘技术，寻求和发现更多的企业顾客供应商市场以及内部流程优化的信息，将为企业决策者提供更为广泛而有效的决策依据，提高企业战略竞争能力本文简要介绍了数据挖掘的基本概念和方法，在此基础上重点分析了数据挖掘技术在作用成本和价值链分析，产品市场和顾客分析以及财务风险防范等方面的应用。

5、DSF能够在无需物理汇集数据的前提下，通过联邦学习多方安全计算等核心算法，实现数据的安全流通和价值挖掘数据在流通过程中保持“可用不可见”，即数据的使用价值被挖掘，但原始数据不被泄露，从而保障数据安全性和合规性灵活应用于企业间跨节点协作DSF产品设计考虑了不同场景和信任假设，能够灵活应用；随着全球数据安全和隐私保护意识的提升，科研机构企业以及政策制定者正在探索新的技术路径来平衡数据安全用户隐私与商业价值创造之间的关系其中，联邦学习因其“可用不可见”的特性，在确保数据安全和个人隐私的同时，为跨机构间数据价值流通提供了可能本文聚焦于纵向联邦学习的“联邦平均”算法的创新性。

6、联邦学习的初衷在于，在不牺牲数据安全性的前提下，促进AI技术的普及与应用其核心在于将数据处理过程分散在各个终端设备上，仅通过模型聚合来实现整体模型的优化这一方法有效规避了数据集中处理可能导致的隐私泄露风险，为AI技术的发展开辟了更加安全的路径联邦学习的分类与应用包括横向联邦学习纵向联邦。

上一篇： 【CSS3】CSS3动画(动画属性CSS3常见动画属性简的简单介绍

下一篇： 包含通过PHPSoap类的MicrosoftCRM3.0Web服务的词条