視頻：鏈接 介紹 聯邦學習是一種不需要收集各數據擁有方所有的數據，便能協作地訓練一個模型的機器學習過程 旨在建立一個基於分散數據集的聯邦機器學習模型。在模型訓練過程中，隱私數據不離開本地，各方僅交換模型相關的信息或加密的數據，已訓練好的聯邦學習模型可以置於聯邦學習系統的各參與方，也可以在多方 ...

聯邦學習（Federated Learning） from： https://blog.csdn.net/cao812755156/article/details/89598410 聯邦學習 ...

聯邦學習大火，主要是解決數據孤島問題，即如何在符合數據隱私的基礎上，實現多方數據不出本地，但是卻能聯合訓練一個共有大模型的目的，對於需要中心的縱向聯邦學習，是需要中心先下發公鑰，而后期會出現中心能夠完全掌握整個模型的情況。那么在更嚴格情況，AB都互不信任，C放在哪都不合適。 1 准備部分 ...

在縱向聯邦學習聯合建模過程中，兩家公司用戶群體不可能完全重疊，第一步需要找到相同的用戶ID集合。在不泄露數據前提下，找到雙方公共ID集合的技術稱為私有集交集（Private Set Intersection, PSI）。下面介紹一下基於散列和RSA算法的實現方案。 假設： 公司 ...

　　早在21世紀初期，在自動化領域就在面臨一個問題就是“信息孤島”，也就是在過程控制過程中，不同的控制環節采用了不同的自動控制系統並且采用和設計了自己專有的控制網絡技術,這導致難以實現不同廠家控制設備 ...

聯邦學習框架——TFF 1、conda create -n tensorflowenv python=3.6 2、conda env ...

fate機器學習部分已經有18個模塊，基本上集成了聯邦機器學習橫向/縱向場景的各種功能，涵蓋了數據讀取、 ...