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聯(lián)邦學(xué)習

聯(lián)邦學(xué)習

定  價:89 元

        

  • 作者:Qiang Yang,et al
  • 出版時間:2020/5/1
  • ISBN:9787121385223
  • 出 版 社:電子工業(yè)出版社
  • 中圖法分類:TP181 
  • 頁碼:208
  • 紙張:
  • 版次:01
  • 開本:16開
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讀者對象:計算機科學(xué)、人工智能和機器學(xué)習專業(yè)的學(xué)生和研究人員,以及大數(shù)據(jù)和人工智能應(yīng)用程序的開發(fā)人員。

如何在保證本地訓(xùn)練數(shù)據(jù)不公開的前提下,實現(xiàn)多個數(shù)據(jù)擁有者協(xié)同訓(xùn)練一個共享的機器學(xué)習模型?傳統(tǒng)的機器學(xué)習方法需要將所有的數(shù)據(jù)集中到一個地方(例如,數(shù)據(jù)中心),然后進行機器學(xué)習模型的訓(xùn)練。但這種基于集中數(shù)據(jù)的做法無疑會嚴重侵害用戶隱私和數(shù)據(jù)安全。如今,世界上越來越多的人開始強烈要求科技公司必須根據(jù)用戶隱私法律法規(guī)妥善地處理用戶的數(shù)據(jù),歐盟的《通用數(shù)據(jù)保護條例》是一個很好的例子。在本書中,我們將描述聯(lián)邦學(xué)習(亦稱聯(lián)邦機器學(xué)習)如何將分布式機器學(xué)習、密碼學(xué)、基于金融規(guī)則的激勵機制和博弈論結(jié)合起來,以解決分散數(shù)據(jù)的使用問題。我們會介紹不同種類的面向隱私保護的機器學(xué)習解決方案以及技術(shù)背景,并描述一些典型的實際問題解決案例。我們還會進一步論述聯(lián)邦學(xué)習將成為下一代機器學(xué)習的基礎(chǔ),可以滿足技術(shù)和社會需求并促進面向安全的人工智能的開發(fā)和應(yīng)用。
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