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共50章

免费版权信息
免费作者介绍
免费内容简介
免费序1
免费序2
免费前言
免费第1章联邦学习与金融科技应用介绍
免费 1.1 联邦学习的发展背景和历程
免费 1.2 金融数据价值挖掘的联邦学习实践
免费第2章联邦学习算法之建模准备
免费 2.1 联邦学习的分类
免费 2.2 样本对齐的实现方式
免费 2.3 特征工程的联邦学习实现方式
免费第3章联邦学习算法之模型实现
免费 3.1 线性模型的联邦学习实现方式
免费 3.2 极端梯度提升树的联邦学习实现方式
3.3 深度学习类算法的联邦学习实现方式
第4章基于联邦学习的推荐系统
4.1 信息推荐与推荐系统
4.2 矩阵分解和因子分解机的实现方式
4.3 联邦推荐系统算法
第5章联邦学习应用之数据要素价值
5.1 联邦学习贡献度
5.2 基于联邦学习的数据要素交易
第6章联邦学习平台搭建实践
6.1 联邦学习开源框架介绍
6.2 FATE架构与核心功能
6.3 金融控股集团联邦学习平台简介
6.4 FATE集群部署实践
6.5 与异构平台对接
第7章联邦学习平台实践之建模实战
7.1 横向联邦学习场景
7.2 纵向联邦学习场景
第8章跨机构联邦学习运营应用案例
8.1 跨机构数据统计
8.2 在交叉营销场景中的联邦学习实践
8.3 联邦规则抽取算法及其在反欺诈与营销场景中的应用
第9章跨机构联邦学习风控应用案例
9.1 联邦学习下的评分卡建模实践
9.2 对企业客户评估的联邦学习和区块链联合解决方案
9.3 在保险核保场景中银行保险数据联邦学习实践
第10章联邦学习应用扩展
10.1 基于联邦学习的计算机视觉应用
10.2 联邦学习在自然语言处理领域的应用
10.3 联邦学习在大健康领域中的应用
10.4 联邦学习在物联网中的应用
附录1 RSA公钥加密算法
附录2 Paillier半同态加密算法
附录3 安全多方计算的SPDZ协议
参考文献

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