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内容提要

数据孤岛问题已经成为制约人工智能发展的主要阻碍。在此背景下,联邦学习(Federated Learning)作为一种新兴的机器学习技术范式,凭借其突出的隐私保护能力,展示出在诸多业务场景中的应用价值。

本书从联邦学习的基础知识出发,深入浅出地介绍了中央服务器优化和联邦机器学习的算法体系,详细阐述了联邦学习中涉及的加密通信模块的相关知识,以定性和定量的双视角建立了联邦学习服务质量的评估维度、理论体系,还延伸介绍了提升联邦学习服务质量的方法,并对联邦学习的研究趋势进行了深入探讨与分析,可以对设计和选择算法提供工具式的参考和帮助。

本书是高校、科研院所和业界相关学者研究联邦学习技术的理想读本,也适合大数据、人工智能行业的从业者和感兴趣的读者参考。 6CR3I/hcjDb4haEae8dqKK9IXWMTYqC5XQn6Sv0W/ZdzFKHNRdFDsFxaxFK9a3p9

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