聯邦學習

如何在保證本地訓練數據不公開的前提下，實現多個數據擁有者協同訓練一個共享的機器學習模型？傳統的機器學習方法需要將所有的數據集中到一個地方（例如，數據中心），然後進行機器學習模型的訓練。但這種基於集中數據的做法無疑會嚴重侵害用戶隱私和數據安全。如今，世界上越來越多的人開始強烈要求科技公司必須根據用戶隱私法律法規妥善地處理用戶的數據，歐盟的《通用數據保護條例》是一個很好的例子。在本書中，我們將描述聯邦學習（亦稱聯邦機器學習）如何將分佈式機器學習、密碼學、基於金融規則的激勵機制和博弈論結合起來，以解決分散數據的使用問題。我們會介紹不同種類的面向隱私保護的機器學習解決方案以及技術背景，並描述一些典型的實際問題解決案例。我們還會進一步論述聯邦學習將成為下一代機器學習的基礎，可以滿足技術和社會需求並促進面向安全的人工智能的開發和應用。