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新一代联邦学习技术及应用实战

分享嘉宾:范涛 微众银行 高级研究员

编辑整理:Hoh Xil

内容来源:微众银行 & DataFun AI Talk

出品社区:DataFun

注:欢迎转载,转载请注明出处

导读:随着大数据的进一步发展,重视数据隐私和安全已经成为了世界性的趋势, 同时,大多数行业数据呈现数据孤岛现象,如何在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的前提下,进行跨组织的数据合作是困扰人工智能从业者的一大难题。而“联邦学习”将成为解决这一行业性难题的关键技术。今天会和大家分享下微众银行主导的新一代联邦学习技术及应用,而 FATE 则是联邦学习落地的一个工业级开源平台。

今天的介绍会围绕下面五点展开:

联邦学习背景介绍

纵向联邦学习

横向联邦学习

应用案例

FATE:联邦学习开源平台

▌联邦学习背景介绍

首先和大家分享下联邦学习的背景。

1. AI 落地的理想与现实

我们知道 AI 落地的时候,会遇到很多现实的问题:

现实中,我们的数据质量是非常差的,比如聊天数据中有很多噪音;

数据标签,收集是比较困难的,很多场景中的数据是没有标签的;

数据是分散的,(这也是最重要的一点)每家应用的数据不一样,比如腾讯用的是社交属性数据,阿里用的是电商交易数据,微众用的是信用数据,都是分散来应用的。现实中,如何进行跨组织间的数据合作,会有很大的挑战。

2. 国内数据监管法律体系研究

从09年到现在的10年时间内,国家关于数据的法律条例是趋向于严格化的,同时趋向于全面化,每个细分领域都纷纷出台了相应的条例和条款。相对来讲,让之前可行的一些数据合作方案变得不太可行。

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