机器之心分析师网络 作者：仵冀颖 编辑：H4O 在这篇文章中，作者通过 4 篇论文详细介绍了联邦学习中的联邦迁移学习问题，并探讨了向经典联邦学习中引入迁移学习的目的和意义。...本文关注联邦迁移学习方法，在介绍联邦学习和迁移学习相关知识的基础上，重点探讨向经典联邦学习中引入迁移学习的目的和意义。此外，本文还将梳理目前主流的联邦迁移学习方法，并重点介绍其中的 4 篇文章。...本文提出了联邦转移学习（FTL）来解决现有联邦学习方法的局限性，利用迁移学习为联邦学习框架下的样本和特征空间提供解决方案。...三、结束语 在这篇文章中我们重点关注了联邦学习中的联邦迁移学习问题。在回顾联邦学习、迁移学习的基础上，依托四篇文章对联邦迁移学习的基本架构、知识以及应用情况、算法等进行了讨论。...Intelligent Systems, IEEE, 2020, PP(99):1-1. https://arxiv.org/pdf/1812.03337.pdf [2] Jing Q , Wang W
在近日GDG举办的“AI 隐私保护：探索跨域数据的安全流动”活动中，VMware中国研发云原生实验室资深研究员、联邦学习开源项目 FATE/KubeFATE代码维护者彭麟，分享了云原生联邦学习平台的题目...回放链接请戳 《联邦学习与云原生联邦学习平台》彭麟 人工智能的三大要素分别是算法、算力和数据，但数据的现状并不理想，存在数据孤岛、数据分布不均的问题。...为了解决数据方面的问题，有三种常见的解决方案：生成式对抗网络、迁移学习和联邦学习，此处重点讲解联邦学习。 联邦学习和传统的机器学习相比，传统的机器学习是模型不动、数据动；而联邦学习是数据不动、模型动。...联邦学习又可细分横向联邦学习与纵向联邦学习，分别用于应对两种不同的数据孤岛情况。 数据孤岛情况 1: 样例分散在不同的组织，单个组织样例不足以支持优质训练，适用使用横向联邦学习。...KubeFATE 是一个云原生联邦学习平台，具有可插拔、可扩展的特点。FATE-Operator 是 Kubeflow 官方子项目，是 Kubeflow 联邦学习方案。
谷歌于2017年提出联邦学习的训练方法，发表了相关博客链接[1]，从[1]这篇文章的标题《Federated Learning: Collaborative Machine Learning without...Centralized Training Data》可以看出来谷歌对于联邦学习的基本定义是，无需通过中心化的数据，即可训练一个机器学习模型。...谷歌提出的联邦学习思想中，可以参考另一个介绍文章[2]，给出的例子是toC的训练，例子中数据保存在个人移动设备中（手机），不需要数据上传，大体的思路是： ?...谷歌提出的toC应用中，每个训练终端相当于有且只有一个用户（因为是手机嘛），但是用户特征高度重叠（例如都是搜索引擎点击记录），这种情况下被[4]称为横向联邦学习。...这种情况下被文献[4]称为纵向联邦学习。
纵向联邦学习训练示意图 联邦学习有如下几点优势： 1. 数据隔离，数据不会泄露到外部，满足用户隐私保护和数据安全的需求； 2....并且越来越多的人关注到联邦学习这个新兴技术，希望系统地掌握联邦学习的原理，并在产业应用中解决具体问题。 《联邦学习技术与实战》正是在这样的背景下撰写和出版的。...领导团队研发联邦学习技术和产品、模型管理体系、监控体系等。 王虎则负责联邦组网过程中的算法研究和模型优化，在联邦学习产品化、探索实践的过程中积累了大量经验。...本书介绍了联邦学习技术的原理和实战经验，主要内容包括隐私保护、机器学习等基础知识，联邦求交、联邦特征工程算法，三种常见的联邦形式，以及工程架构、产业案例、数据资产定价等。...对于联邦学习，你有哪些见解呢？
为了解决这些问题，联邦学习（Federated Learning, FL）应运而生，它允许各个数据拥有方在不共享原始数据的前提下，共同训练一个机器学习模型。...联邦学习的定义与原理 联邦学习是一种分布式机器学习范式，其核心思想是利用分散在各参与方的数据集，通过隐私保护技术融合多方数据信息，协同构建全局模型。...联邦学习的过程可以分为两个主要部分：自治和联合。 自治：各参与方在本地使用自己的数据进行模型训练，得到各自的模型参数。...联邦学习的用例 联邦学习因其独特的隐私保护特性，在多个领域得到了广泛应用，如： 手机输入法：利用用户的输入数据优化下一个词预测模型，同时保护用户隐私。...联邦学习示例与代码 以下是一个简化的联邦学习示例，使用Python和PyTorch框架模拟联邦学习的训练过程。
纵向联邦学习训练示意图 联邦学习有如下几点优势。 1. 数据隔离，数据不会泄露到外部，满足用户隐私保护和数据安全的需求； 2....并且越来越多的人关注到联邦学习这个新兴技术，希望系统地掌握联邦学习的原理，并在产业应用中解决具体问题。 《联邦学习技术与实战》正是在这样的背景下撰写和出版的。...领导团队研发联邦学习技术和产品、模型管理体系、监控体系等。 王虎则负责联邦组网过程中的算法研究和模型优化，在联邦学习产品化、探索实践的过程中积累了大量经验。...▊《联邦学习技术及实战》 彭南博 王虎 著 保护隐私安全，连接数据孤岛 本书针对产业界在智能化过程中普遍面临的数据不足问题，详细地阐述了联邦学习如何帮助企业引入更多数据、提升机器学习模型效果。...本书介绍了联邦学习技术的原理和实战经验，主要内容包括隐私保护、机器学习等基础知识，联邦求交、联邦特征工程算法，三种常见的联邦形式，以及工程架构、产业案例、数据资产定价等。
PowerFL是腾讯TEG自研的联邦学习平台，已经在金融云、广告联合建模等业务场景中开始落地，并取得了初步效果。...计算框架：在计算和数据资源之上，PowerFL实现了一套针对联邦学习算法的计算框架，与传统的机器学习框架相比，这套框架重点解决了联邦学习算法和应用在实践过程中最常见的几个难点：1）安全加密：PowerFL...实现了各种常见的同态加密、对称和非对称加密算法（包括Paillier、RSA非对称加密等算法）；2）分布式计算：基于Spark on Angel的高性能分布式机器学习框架，通过PowerFL可以轻松实现各种高效的分布式联邦学习算法...产品交互：从终端用户的角度，PowerFL作为联邦学习的应用产品，既支持以REST API的形式调起联邦任务，也支持各模型参与方在联合工作区上协同工作，以拖拽算法组件的方式来构建和配置联邦任务流，并进行用户...希望本文能帮助大家快速上手联邦学习，深入了解这一新的基于隐私保护的机器学习建模机制，并将其应用于电子商务、金融、医疗、教育、城市计算等更多的领域。 ? 扫码关注 | 即刻了解腾讯大数据技术动态
在2019年大火的联邦学习，最新的研究进展怎么样了？ 文 | 蒋宝尚 编 | 贾 伟 联邦学习无疑是近期 AI 界最火爆的技术范式之一，在过去的2019年，涌现了大量联邦学习相关研究。...论文下载地址： https://arxiv.org/pdf/1912.04977.pdf 这篇综述性论文共有7个部分，从导语部分引入，介绍了跨设备设置以外的其他联邦学习设置和问题，以及如何提高联邦学习效率和效用等问题...值得注意的是，这个定义完全将联邦学习与完全去中心化的学习技术做了区分。 跨设备联邦学习设置：上图展示了联邦学习训练的生命周期，以及联邦学习系统中的多个参与者。...Cross-Silo 联邦学习：与跨设备联合学习的特征相反，Cross-Silo 联邦学习在总体设计的某些方面非常灵活。...联邦学习为公平性研究提供了几个思考，其中一些扩展了非联邦环境中先前的研究方向，另一些则是联邦学习独有的。
，首先通过联邦学习原始论文解读来大概了解了什么是联邦学习。...从数据划分方面来讲，联邦学习可以分为横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。 2. 联邦学习中常见的隐私保护机制有：模型聚合、同态加密和差分隐私。 3....最后，总结了现有联邦学习的特点，并分析了当前联邦学习的实际应用。 1....表1给出了这些类别的优点和应用： 3.1 数据划分 根据数据的样本空间和特征空间的不同分布模式，联邦学习可以分为三大类：横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。...本文介绍了联邦学习的基本定义、相关技术和具体分类，然后讨论了联邦学习的实际应用场景，梳理了联邦学习目前面临的挑战和未来的研究方向。
哈尔滨工程大学 区块链讨论课 2018065124 杨儒浓 1.什么是联邦学习 也许很多人从未听说过联邦学习是联邦学习？甚至从词义本身也无法得知是何种领域的技术。...这样的共同建模需要满足以下三大前提： 1.双方均获得数据保护 2.共同提升模型效果 3.模型无损失 3.联邦学习分类 联邦学习依据分类方式划分有三种方式，分别为横向联邦学习（特征对齐的联邦学习），纵向联邦学习...（样本对齐的联邦学习），联邦迁移学习（找到源领域和目标领域之间的相似性）。...鉴于目前的联邦迁移学习理论还不够成熟。下文中，我将当今最常用的纵向联邦学习来解释联邦学习在生活的应用。...4.横向和纵向联邦学习 4.1 横向联邦学习 横向联邦学习的特征便是横向划分，也就是联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦学习，即各个参与者的训练数据是横向划分的。
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数据平台部研发的AngelFL联邦学习的技术特点，尤其在真正业务场景中落地时的探索和技术上的考量。...联邦学习技术介绍 数据孤岛 在互联网和人工智能发展的今天，数据特别是个性化的数据有助于机器学习算法的效果提升。...数据孤岛与隐私 发展历程 针对数据孤岛问题，联邦学习，一种新的机器学习技术为这一挑战提出了一种的解决方案。...联邦学习两种形态：横向、纵向联邦在理论发展的同时，联邦学习技术在工业界也逐渐开始实践。...AngelFL联邦学习平台 业务需求 AngelFL联邦学习的发展，主要来自业务需求的驱动。
什么是Federated Learning（联邦学习） federated learning是一种训练数据去中心化的机器学习解决方案，最早于2016年由谷歌公司提出，目的在于通过对保存在大量终端的分布式数据开展训练学习一个高质量中心化的机器学习模型...Strategies for Improving Communication Efficiency, 2016. https://ai.google/research/pubs/pub45648. [4] 《联邦学习白皮书...V1.0》https://img.fedai.org.cn/fedweb/1552917119598.pdf. [5] Federated Learning: Machine Learning on
作者：王健宗等，联邦学习技术负责人 联邦学习作为一种强调数据安全和隐私保护的分布式机器学习技术，在人工智能广泛发挥作用的背景下，受到广泛关注。 人工智能技术不断发展，在不同前沿领域体现出强大活力。...什么是联邦学习 联邦学习是一种带有隐私保护、安全加密技术的分布式机器学习框架，旨在让分散的各参与方在满足不向其他参与者披露隐私数据的前提下，协作进行机器学习的模型训练。...联邦学习架构 联邦学习的架构分为两种，一种是中心化联邦（客户端/服务器）架构，一种是去中心化联邦（对等）架构。...联邦学习对等系统架构 联邦学习行业解决方案 联邦学习可以在不同机构间发挥作用，兼具模型质量无损、数据隐私安全的优势，具有广泛的应用场景。 1....基于联邦学习技术的疾病风险预测流程图 以上内容摘自《深入浅出联邦学习：原理与实践》，经出版方授权发布 本书从多角度角度出发介绍了联邦学习的理论，并且在联邦学习实战部分也详细叙述了联邦学习开源框架的安装指南
来源：DeepHub IMBA本文约2200字，建议阅读5分钟本文讨论分布式学习和联邦学习的主要原理以及它们是如何工作的。 在这篇文章中，我们将讨论分布式学习和联邦学习的主要原理以及它们是如何工作的。...首先，我们从一个简单的单机示例开始，然后将其发展为分布式随机梯度下降（D-SGD），最后是联邦学习（FL）。...这是联邦学习的主要思想。 FL系统通过重复以下过程来优化全局机器学习(ML)模型: i)每个客户端设备对其数据进行本地计算以最小化全局模型w。...为什么联邦学习是有用的? 我们需要FL的主要原因是因为隐私。我们不希望将私人原始数据泄露给任何用于训练机器学习模型的服务器。...总结 联邦学习是一个建立在分布式学习框架上的新兴主题，它试图解决现实应用程序中训练ML模型的隐私问题。
在这篇文章中，我们将讨论分布式学习和联邦学习的主要原理以及它们是如何工作的。首先，我们从一个简单的单机示例开始，然后将其发展为分布式随机梯度下降（D-SGD），最后是联邦学习（FL）。...这是联邦学习的主要思想。 FL系统通过重复以下过程来优化全局机器学习(ML)模型: i)每个客户端设备对其数据进行本地计算以最小化全局模型w。...为什么联邦学习是有用的? 我们需要FL的主要原因是因为隐私。我们不希望将私人原始数据泄露给任何用于训练机器学习模型的服务器。...所以需要一种不需要从客户端设备发送原始数据就可以训练机器学习算法，这就是联邦学习的作用。例如，谷歌利用FL来改进它的键盘应用程序(Gboard)。FL在不同的应用中有用还有其他原因。...总结 联邦学习是一个建立在分布式学习框架上的新兴主题，它试图解决现实应用程序中训练ML模型的隐私问题。
近日，在“机器之心”举办的「AI科技年会」上，联邦学习FATE开源社区技术指导委员会主席、加拿大工程院及加拿大皇家科学院两院院士杨强教授提出，联邦学习研究进入新阶段，下一个重点目标是如何实现“可信联邦学习...可信联邦学习的核心特征 2022 年将成为一个新的技术分水岭——从联邦学习到可信联邦学习。...针对近两年来隐私计算和联邦学习发展和应用中面临的安全、效率等挑战，杨强教授及团队对联邦学习的理论进行了持续丰富和拓展，形成了“可信联邦学习”。...据杨强教授介绍，可信联邦学习是安全可信的联邦学习，是能够满足用户和监管等各方面需求的分布式机器学习范式。...一种更极端片面的观点甚至认为，联邦学习技术是通过牺牲安全性来追求效率，并以此作为反对联邦学习的理由。
VMware招聘联邦学习、隐私计算开发工程师 转发一则联邦学习讲座消息： 在深度学习大放异彩的AI时代，计算机视觉是AI应用的重要领域之一。而联邦学习，作为AI应用的最后一公里。...在数据安全、隐私保护备受重视的今天，联邦学习在视觉领域的探索，也在不断推进中。...微众银行联邦学习团队，近期就在GitHub（https://github.com/FederatedAI/FedVision）上开源了FedVision v0.1视觉联邦框架，这将是联邦学习的新领域。...这是首个轻量级、模型可复用、架构可扩展的视觉横向联邦开源框架，内置PaddleFL/PaddleDetection插件，支持多种常用的视觉检测模型，助力视觉联邦场景快速落地。...在实际生产环境中，助力视觉横向联邦项目进行快速落地。 想了解更多细节信息吗？ 欢迎参加本周四(1月21日）晚上7:00 在FATE开源社区中开启的2021年首期圆桌会。
联邦学习作为新一代人工智能基础技术，通过解决数据隐私与数据孤岛问题，重塑金融、医疗、城市安防等领域。...本文将介绍Pulsar在Angel PowerFL 联邦学习平台中的应用，探索MQ和联邦学习的跨界合作过程。...01 背 景 Angel PowerFL联邦学习平台及其通信模块要求 Angel PowerFL联邦学习平台构建在Angel之上，利用AngelPS支持万亿级模型训练的能力，将很多在Worker上的计算提升到...Angel PowerFL联邦学习已经在金融云、广告联合建模等业务中开始落地，并取得初步的效果。...数据安全 虽然Angel PowerFL所有数据都通过加密模块进行了加密，但参与联邦学习的业务可能分布在不同公司，跨公网进行传输，需要通信模块足够安全，不易被攻击。
从2016年开始，人们开始探索如何在用户隐私保护下使用数据的所有权和来源，这使得联邦学习和联邦分析成为关注的热点。随着研究范围的不断扩大，联邦学习已经开始应用到物联网等更广泛的领域。...那么，什么是联邦学习呢？ 联邦学习是在中心服务器或服务提供商的协调下，多个实体协作解决机器学习问题的一种机器学习设置。...联邦学习和联邦分析的目标是与匿名聚合的目标一致的。使用机器学习，目标是训练一个能够准确预测所有用户的模型，而不会过度拟合。...联邦学习要点 联邦学习的特点是保持了原始数据去中心化和通过聚合进行学习。...联邦学习典型场景的特征对比如下表所示： 项目 数据中心分布式学习 跨组织的联邦学习 跨设备的联邦学习 配置 在大型扁平数据集上训练模型，客户端是一个集群或一个数据中心上的节点 跨越数据孤岛训练模型，客户端是不同的组织或者不同地域的数据中心
近日，微众银行 AI 项目组编制并发布了《联邦学习白皮书1.0》，并开源了自研的联邦学习框架。...白皮书中对联邦学习的背景、概述、分类、研究、应用案例与发展路径进行了全面的介绍，总结了联邦学习技术发展至今取得的成果以及对未来的展望。...而联邦学习正是解决这些问题的可行方案。 什么是联邦学习？ 联邦学习是一个机器学习框架。...根据不同的数据分布，联邦学习可以分为三种类型：横向联邦学习、纵向联邦学习和迁移联邦学习。 如下图所示，以纵向联邦学习为例，联邦学习的架构是一个“闭环”学习机制。 联邦学习有什么优势？.../ Github地址： https://github.com/FederatedAI/FATE 获取白皮书 https://img.fedai.org.cn/fedweb/1552917119598.pdf
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