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(二) Fate单机部署之联邦学习

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简介：
本章节详细介绍了在Fate框架下进行单机部署的方法及过程，并深入探讨了其在隐私保护计算领域中的应用——联邦学习。 总目录 1. 联邦学习-入门初识 2. 联邦学习-Fate单机部署 目录内容： 1. Fate介绍 1.1 FederatedML 1.2 FATE Serving 1.3 FATEFlow 1.4 FATEBoard 1.5 Federated Network 1.6 KubeFATE 2. 部署架构说明 3. 环境准备 4. 部署步骤 5. 单机测试 6. 执行测试任务 7. 查看测试任务执行情况 1. Fate介绍 FATE (Federated AI Technology Enabler) 是微众银行AI部门发起的一个开源项目，旨在为联邦学习生态系统提供一个可靠的安全计算框架。该项目使用多方安全计算（MPC）和同态加密技术。

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  • (二) Fate单机部署之联邦学习
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    本章节详细介绍了在Fate框架下进行单机部署的方法及过程，并深入探讨了其在隐私保护计算领域中的应用——联邦学习。 总目录 1. 联邦学习-入门初识 2. 联邦学习-Fate单机部署 目录内容： 1. Fate介绍 1.1 FederatedML 1.2 FATE Serving 1.3 FATEFlow 1.4 FATEBoard 1.5 Federated Network 1.6 KubeFATE 2. 部署架构说明 3. 环境准备 4. 部署步骤 5. 单机测试 6. 执行测试任务 7. 查看测试任务执行情况 1. Fate介绍 FATE (Federated AI Technology Enabler) 是微众银行AI部门发起的一个开源项目，旨在为联邦学习生态系统提供一个可靠的安全计算框架。该项目使用多方安全计算（MPC）和同态加密技术。
     
  • 4-2+FATE-联邦学习高性能算法优化实践.zip
    优质
    本资料探讨了在FATE框架下进行联邦学习时，如何通过算法优化提高性能。适合对联邦学习有兴趣的研究者和开发者参考。 4-2+FATE：高性能联邦学习算法优化实践
     
  • Fate部署实战：从零开始搭建Fate集群.pdf
    优质
    本书详细介绍了如何从零开始搭建Fate隐私计算平台集群的过程，涵盖环境准备、安装部署及常见问题解决等多方面内容。适合初学者快速上手。 Fate部署实战——从零开始实现Fate cluster部署.pdf 该文档详细介绍了如何从零开始搭建一个完整的Fate集群环境的全过程。适合对联邦学习框架FATE感兴趣的读者阅读，帮助他们快速上手并掌握相关技术细节和操作步骤。
     
  • 联邦学习:Federated-Learning
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    简介：联邦学习是一种机器学习技术，允许多个设备或组织在保护数据隐私的前提下协作训练模型。通过将算法带到数据所在的地方进行局部计算，并仅同步模型更新，联邦学习能够在不直接共享敏感数据的情况下提升模型性能和适用性，适用于医疗、金融等对数据安全要求极高的领域。 随着人工智能（AI）进入以深度学习为主导的大数据时代，基于大数据的机器学习不仅推动了AI的发展，也带来了安全隐患。这些隐患源于深度学习的学习机制，在模型训练、推理及使用阶段均有可能出现。 联邦学习是一种能够保护隐私并允许本地存储和计算的机器学习算法。 文献参考： 1. 介绍部分 2. 调研报告：《联邦机器学习的概念与应用》 3. 威胁调研：《面向联邦学习的安全威胁研究》 4. 定制技术综述：《用于联邦学习的个性化技术调查》
     
  • 联邦学习简介(PPT)
    优质
    本PPT旨在介绍联邦学习的概念、原理及其应用。通过讲解联邦学习如何在保护数据隐私的前提下实现模型训练与协作，为观众提供全面的理解和认识。 本段落介绍了人工智能（AI）、机器学习以及联邦学习的概念和技术特点。人工智能是一门新兴的技术科学领域，专注于研究、开发用于模拟、扩展和增强人类智能的理论与应用系统。作为人工智能的一个重要分支，机器学习致力于让计算机通过数据自主学习并优化性能，以实现更高效的任务处理能力。联邦学习是近年来出现的一种新型机器学习技术，它允许不同的设备或组织在不交换原始数据的情况下共同训练模型，从而有效保护了用户的数据隐私安全。 此外文章还概述了一些人工智能的实际应用案例，包括但不限于计算机视觉等领域。
     
  • 《机器学习》(Tom M.Mitchell)部分习题解答之二
    优质
    本文档提供《机器学习》（作者：Tom M. Mitchell）一书中的部分习题解析，旨在帮助读者深化理解并掌握机器学习的核心概念与算法。 基本上都是英文的，内容也不是很完整，但质量应该没问题。我大致浏览了一下，发现只有3.1、3.2、4.1-4.3、4.5、6.5、10.1、10.2、10.5和10.6这几部分。
     
  • Docker学习记录之k8s部署技巧
    优质
    本篇博客详细记录了作者在学习和实践Docker过程中关于Kubernetes（简称k8s）部署的心得与技巧，旨在帮助其他技术爱好者更好地理解和掌握容器编排。 本段落记录了如何在Ubuntu 14.04裸机上部署Kubernetes集群，参考自官方文档。 拓扑结构： - 1个master节点：k8s-master（IP地址为192.168.0.201） - 2个minion节点：k8s-node1（IP地址为192.168.0.202）和 k8s-node2（IP地址为192.168.0.203） 准备工作： 系统安装方面，需要在各节点上安装Ubuntu 14.04 LTS的64位服务器版本，并配置好主机名和IP地址。由于国内网络环境可能会影响软件源更新过程中的MD5校验结果，建议使用阿里云提供的镜像源。 Docker组件： 需在minion节点上安装特定版本的Docker。
     
  • 联邦学习结合机器学习与加密算法
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    简介：联邦学习是一种创新的数据分析方法，它巧妙地融合了机器学习技术与先进的加密算法，允许多个参与方在保护数据隐私的前提下协同训练模型。这种方法为解决数据孤岛和隐私保护问题提供了全新的思路。 联邦学习结合机器学习与加密算法的技术方案能够有效提升数据安全性和模型性能。