联邦学习

联邦学习(Federated Learning,FELE)是一种打破数据孤岛、释放 AI 应用潜能的分布式机器学习技术,能够让联邦学习各参与方在不披露底层数据和底层数据加密(混淆)形态的前提下,通过交换加密的机器学习中间结果,实现联合建模。 联邦学习兼顾 AI 应用与隐私保护,开放合作,协同性高,充分释放大数据生产力,广泛适用于金融、消费互联网等行业的业务创新场景。

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