选择什么产品可以帮助企业快速完成纵向联邦学习

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-05-07 01:36 标签：
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可以选择腾讯咹全联邦学习应用服务（FLAS）效果挺不错的，基于腾讯安全20年黑灰产库应用大数据分析能力，叫服务覆盖99%的网民安全性能大大提高了，相比传统建模不仅效率高，而且成本低

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首先我觉得题目问得非常好。這个问题可以迁移到所有的机器学习的研究子领域中去一个机器学习子研究领域凭什么有独立存在的必要？

我个人认为应该具备下面几個要素之一：

1.从问题出发的理论需求：对问题具有的insight引导着去寻找对应的数理工具而不是为了利用这个工具而将问题变形

2.社会法规和道德的制约：安全稳健性的制约，隐私保护的制约

3.落地的性能制约：计算力存储力，通讯力可扩展力

4.与其他学科的交叉：其他学科大量鮮明有特点的数据需要机器学习帮忙处理

现在的机器学习研究领域没有跳脱出上面四个需求之外还能够兴旺的。

在我看来联邦学习作为汾布式机器学习的子领域，是为了解决以上的2.5个要求题主看到的只是国内联邦学习研究者对2需求的一个解决角度，并不是这个领域的标准模板而2也是联邦学习的出发点，即隐私数据的安全与利用

先去写作业，明天晚上回来再回答

本文经授权转载自公众号： 脑极體(ID：unity007)作者：藏狐

这届人工智能能够化身“新基建”的中流砥柱，避免了重蹈“AI寒冬”的覆辙一个很大的原因就是，机器学习从产业层媔提质增效真正让技术变成了社会经济的价值推动力。

技术高速迭代的时代也让无数从业者和普通人痛并快乐着。因为需要不断打开認知通道敢于去触摸那些刚刚被释放出来的产业能量。

近日江苏银行与腾讯安全共同举行联邦学习应用服务签约仪式，开启了联邦学習的“从云端到产业地平线”的落地之旅也激发了不少人对这项技术的好奇。

联邦学习、金融业与腾讯之间，如何搭建起一个属于未來的智能产业生态是一个值得思考的议题。

联邦学习：联合与分治的技与艺

对于关注AI的读者来说联邦学习并不陌生。

自从2016年谷歌最先提出并应用之后联邦学习就被看做是下一代人工智能协同算法和协作网络的基础，国外如亚马逊、IBM国内如BAT、华为、平安等科技公司在積极部署和推动联邦学习产业化的进程。

简单来说联邦学习就是随着人工智能，以及分布式计算、区块链等技术的协同发展自然迭代絀的系统化方案——在保护隐私的前提下，对多方的大数据价值进行挖掘实现AI模型的训练与性能提升。

为什么需要联合与分治共存要從当下以机器学习为代表的人工智能应用中的很多现实问题说起。

一方面人工智能逐渐普及，对隐私安全的监管越来越严格面对GDPR等一系列法律法规的出台，以数据为训练基础的深度神经网络必须做出改变适应新的社会规范;

但是，合法合规的管控又会加剧数据孤岛问題。不同机构和企业各自为营捍卫自家的用户数据，让许多优秀算法模型无法得到充分的数据养料和有效训练自然会给AI性能和准确率帶来枷锁。

联邦学习就在高质量数据的分与合之间，找到了辩证统一的平衡点——在不共享原始数据的前提下利用双方的数据实现模型增长。

举个例子假如A是银行，B是社交平台C是出行打车平台，分别拥有各自的用户相关数据现在ABC想要联合训练一个机器学习模型，來预测经常出没在哪些地区、关注哪些兴趣话题的人拥有更高的偿债能力。

如果各个平台之间直接进行数据交换作用用户肯定会担心暴露自己的隐私和信息安全。但不交换又该怎么训练呢?

答案就是都使用联邦学习技术。在加密状态下找到共有的用户，这样彼此都不知道数据对应的关键用户信息用这部分数据来提取特征，并在自己的服务器上进行训练和调参既遵守了隐私保护法规，又能够补充自巳不具备的数据信息、提升双方模型的能力

如此皆大欢喜的方案，大家怎么不快快都用起来呢?

某种程度上来说联邦学习也是一张集合叻心理题与技术题的综合考卷，只有都答对的企业才有可能推开这扇大门

总的来说，联邦学习虽好却也伴随着许多亟待解决的新问题：

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