聯邦學習：原理與算法
數據孤島問題已經成為制約人工智能發展的主要阻礙。在此背景下，聯邦學習（FederatedLearning）作為一種新興的機器學習技術范式，憑借其突出的隱私保護能力，展示出在諸多業務場景中的應用價值。本書從聯邦學習的基礎知識出發，深入淺出地介紹了中央服務器優化和聯邦機器學習的算法體系，詳細闡述了聯邦學習中涉及的加密通信模塊的相關知識，以定性和定量的雙視角建立了聯邦學習服務質量的評估維度、理論體系，還延伸介紹了提升聯邦學習服務質量的方法，并對聯邦學習的研究趨勢進行了深入探討與分析，可以對設計和選擇算法提供工具式的參考和幫助。本書是高校、科研院所和業界相關學者研究聯邦學習技術的理想讀本，也適合大數據、人工智能行業的從業者和感興趣的讀者參考。
·12.9萬字
