联邦机器学习-概念与应用,【附19页论文下载】

2019 年 3 月 9 日 专知
联邦机器学习-概念与应用,【附19页论文下载】

【导读】数据是以孤岛的形式存在的,解决孤岛的直接方案就是把数据整合到一方进行处理。但是,现在这样做很可能是违法的,因为法律不允许运营者粗暴地进行数据聚合。而一个可能的解决方案即联邦学习,它以保障安全隐私的大数据架构为中心。发表在2019年1月TIST上的Federated Machine Learning:Concept and Application详细阐述了联邦机器学习的概念与应用。文章作者是来自香港科技大学的杨强、微众银行的刘洋和人工智能部副总经理陈天健、以及北航童咏昕。


【摘要】

今天的人工智能仍面临两大挑战。 一个是,在大多数行业中,数据是以孤岛形式存在的。 另一个是加强数据隐私和安全。我们提出了一个可能的解决方案面对这些挑战:安全联邦学习。 与谷歌在2016年首先提出的联邦学习框架不同,我们引入了一个全面的安全联合学习框架,其中包括横向框架联邦学习,纵向联合学习和联合迁移学习。本文提供了这些概念的定义,联合学习框架的体系结构和应用,并提供关于这个主题的现有工作。 此外,我们提出建立数据网络联邦机制作为一种有效的解决方案,可以在不涉及用户隐私的情况下共享知识。


原文链接:https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3298981

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【内容简介】

三种不同类型的联邦机器学习框架:横向联邦学习、纵向联邦学习、联邦迁移学习。

横向联邦学习的应用系统

纵向联邦学习的应用系统

-END-

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联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术,在 2016 年由谷歌最先提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。其中,联邦学习可使用的机器学习算法不局限于神经网络,还包括随机森林等重要算法。联邦学习有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础。
小贴士
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