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作者：AI前线 数据里蕴含着价值。在人工智能时代，机器学习尤其深度学习模型的获得需要大量的训练数据作为前提。但是在很多业务场景中，模型的训练数据往往分散在各个不同的业务团队、部门、甚至是不同的公司内的。由于用户隐私，这些数据无法直接使用，形成了所谓的“数据孤岛”。近两年，联邦学习技术 (Federated Learning)迅速发展，为跨团队数据合作，打破“数据孤岛”提供了新的解决思路，并开始从理论研究迈向批量应用的落地阶段。本文系统的介绍了联邦学习的发展历程以及业界情况，并重点介绍了TEG数据平台
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2020-03-19
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