上海科技大学石远明等《联邦机器学习在6G中的机会与挑战》，附133页PPT

传统的机器学习集中在云（数据中心）中。最近，无线网络中的安全问题以及大量数据和计算资源的可用性正在推动学习算法向网络边缘的部署。这导致了一个快速增长的领域的出现，称为联邦学习 (FL)，它集成了两个原本分离的领域：无线通信和机器学习。全面研究了 FL 在第六代 (6G) 无线网络中的应用。

在第 10 届 IEEE/CIC 中国通信国际会议（ICCC2021）上，上海科技大学石远明（IEEE Senior Member）等《联邦机器学习在6G中的机会与挑战》主题报告。