聯邦學習原理與應用（全綵）
向小佳
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向小佳
本書既是關於聯邦學習技術和上手實踐方法的介紹，又是關於聯邦學習在業界，特別是金融科技行業應用實踐的案例展示。 第1章介紹聯邦學習的發展背景和歷程，以及金融業中數據共享的機遇和挑戰。第2章~第5章介紹不同類型的機器學習方法在聯邦學習模式下的實現，以及關鍵算法原理。第6章介紹聯邦學習開源框架FATE的架構和部署，以及在金融控股集團內大數據平臺上建立跨機構統一數據科學平臺的實施方案。第7章從建模者的角度展示了典型建模流程的實戰過程。第8章和第9章結合在金融相關行業的實踐，以多個應用案例和解決方案的形式，介紹聯邦學習在營銷運營和風險管理等不同業務方向上不同層次的應用實踐。第10章從人工智能的不同方向介紹聯邦學習應用擴展及前景。附錄介紹了聯邦學習框架中相關的密碼學工具。
畢業論文選定了基於聯邦學習的無線通信算法研究，本書很好的幫我瞭解到聯邦學習的基本原理與發展脈絡。 聯邦學習可以概括爲“帶有隱私保護機制的分佈式機器學習”。隱私保護，分佈式機器學習是當中的兩個重要出發點。 兩個棘手的挑戰：一個是數據在多數行業和場景中並不連通，仍以“孤島”的形式存在，在使用層面存在着重重障礙；另一個是數據帶來了對用戶隱私的威脅，數據應用的用戶隱私安全性成爲技術應用必須滿足的前提。 本書的的脈絡按照比較傳統的理工科數績模式進行編纂。先是背景和前瞻知識的介紹，再理論介紹後實踐應用。滿足了我快速瞭解聯邦學習概念的需求，方便我進一步規劃研究方向。 值得一提的是，本書中大部分文字還是比較直白的，同時對於一些關鍵算法和模型都有配圖，可見作者的用心。