视频：链接 介绍 联邦学习是一种不需要收集各数据拥有方所有的数据，便能协作地训练一个模型的机器学习过程 旨在建立一个基于分散数据集的联邦机器学习模型。在模型训练过程中，隐私数据不离开本地，各方仅交换模型相关的信息或加密的数据，已训练好的联邦学习模型可以置于联邦学习系统的各参与方，也可以在多方 ...

联邦学习（Federated Learning） from： https://blog.csdn.net/cao812755156/article/details/89598410 联邦学习 ...

联邦学习大火，主要是解决数据孤岛问题，即如何在符合数据隐私的基础上，实现多方数据不出本地，但是却能联合训练一个共有大模型的目的，对于需要中心的纵向联邦学习，是需要中心先下发公钥，而后期会出现中心能够完全掌握整个模型的情况。那么在更严格情况，AB都互不信任，C放在哪都不合适。 1 准备部分 ...

在纵向联邦学习联合建模过程中，两家公司用户群体不可能完全重叠，第一步需要找到相同的用户ID集合。在不泄露数据前提下，找到双方公共ID集合的技术称为私有集交集（Private Set Intersection, PSI）。下面介绍一下基于散列和RSA算法的实现方案。 假设： 公司 ...

　　早在21世纪初期，在自动化领域就在面临一个问题就是“信息孤岛”，也就是在过程控制过程中，不同的控制环节采用了不同的自动控制系统并且采用和设计了自己专有的控制网络技术,这导致难以实现不同厂家控制设备 ...

联邦学习框架——TFF 1、conda create -n tensorflowenv python=3.6 2、conda env ...

fate机器学习部分已经有18个模块，基本上集成了联邦机器学习横向/纵向场景的各种功能，涵盖了数据读取、 ...