聯邦學習技術及實戰
本書針對產業界在智能化過程中普遍面臨的數據不足問題,詳細地闡述了聯邦學習如何幫助企業引入更多數據、提升機器學習模型效果。互聯網數據一般分布在不同的位置,受隱私保護法規限制不能共享,形成了“數據孤島”。聯邦學習像“數據孤島”之間的特殊橋梁,通過傳輸變換后的臨時變量,既能實現模型效果提升,又能確保隱私信息的安全。本書介紹了聯邦學習技術的原理和實戰經驗,主要內容包括隱私保護、機器學習等基礎知識,聯邦求交、聯邦特征工程算法,三種常見的聯邦形式,以及工程架構、產業案例、數據資產定價等。
·18.5萬字