联邦学习技术金融应用白皮书.pdf
- 上传者：B*******
- 时间：2022/04/18
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联邦学习技术金融应用白皮书。联邦学习，是一个机器学习框架，能有效帮助多个机构在满 足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用 和机器学习建模，能够有效的解决数据孤岛、数据合规性以及两 者的冲突，进而达到“数据可用不可见”的目标。
联邦学习从名字上看，有两个明晰的主题：学习和联邦。什 么是学习？这个概念源自于我们谈论的数据和信息。数据一般被 认为是原始素材，客观描述事物的数量、属性、位置等关系。信 息则是经过加工处理之后、具有逻辑关系的数据，通常会是对决 策有价值。学习的内容是知识，知识则更多是在信息上再进一步 归纳演绎之后，沉淀下来的有价值的信息。通常情况下，学习到 的知识被认为是与决策有关的。
从学习到联邦，其最终目的是希望通过一种安全的方式解决 数据孤岛现象，达到“数据可用不可见”的目标。在联邦学习里， 联邦本质上是一种安全协议下的数据交换共享，目的是有效利用 各参与方的数据来进行知识的共创、共享和推理。
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