CCF-微众银行-刘洋-关于联邦学习的应用与研究.pptx

简介：
该演示文稿由刘洋在CCF论坛上分享，主要探讨了联邦学习的最新应用和研究成果，旨在推动该领域的创新与发展。 在中国计算机学会的数字图书馆中有一段关于“微众银行-刘洋-联邦学习的研究及应用”的视频内容。由于网站中的视频清晰度不高，PPT上的文字也不够清楚。 该报告主要探讨了联邦学习框架的优势及其在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规要求下的实际应用价值。它不仅提供了一种有效的机器学习方式，还能够搭建迁移学习的能力，实现举一反三的效果。根据孤岛数据具有不同分布的特点，提出了不同的联邦学习方案。 报告全面介绍了联邦学习的概念与应用，并详细讲解了开源项目FATE（https://github.com/webankfintech/fate），该框架提供了一种基于数据隐私保护的安全计算方法，为机器学习、深度学习和迁移学习算法提供了强有力的支持。