本文系统的介绍了联邦学习的发展历程以及业界情况，并重点介绍了TEG数据平台部研发的AngelFL联邦学习的技术特点，尤其在真正业务场景中落地时的探索和技术上的考量。...联邦学习两种形态：横向、纵向联邦在理论发展的同时，联邦学习技术在工业界也逐渐开始实践。...AngelFL联邦学习平台 业务需求 AngelFL联邦学习的发展，主要来自业务需求的驱动。...整个平台构建在Angel智能学习平台的基础之上，Angel 已应用于微信支付、QQ、腾讯视频、腾讯社交广告及用户画像挖掘等业务，随着广泛的应用，在保护数据隐私的前提下，联合多方数据建模的需求日益凸显。...推荐阅读： 腾讯高性能图计算框架Plato及其算法应用 腾讯健康码 16 亿亮码背后的 Elasticsearch 系统调优实践 ?
PowerFL是腾讯TEG自研的联邦学习平台，已经在金融云、广告联合建模等业务场景中开始落地，并取得了初步效果。...计算框架：在计算和数据资源之上，PowerFL实现了一套针对联邦学习算法的计算框架，与传统的机器学习框架相比，这套框架重点解决了联邦学习算法和应用在实践过程中最常见的几个难点：1）安全加密：PowerFL...产品交互：从终端用户的角度，PowerFL作为联邦学习的应用产品，既支持以REST API的形式调起联邦任务，也支持各模型参与方在联合工作区上协同工作，以拖拽算法组件的方式来构建和配置联邦任务流，并进行用户...也可以使用腾讯云的TKE 如果需要离线安装k8s，可参考安装包目录下的offline-k8s-deploy里的文档进行安装。...希望本文能帮助大家快速上手联邦学习，深入了解这一新的基于隐私保护的机器学习建模机制，并将其应用于电子商务、金融、医疗、教育、城市计算等更多的领域。 ? 扫码关注 | 即刻了解腾讯大数据技术动态
机器之心分析师网络 作者：仵冀颖 编辑：H4O 在这篇文章中，作者通过 4 篇论文详细介绍了联邦学习中的联邦迁移学习问题，并探讨了向经典联邦学习中引入迁移学习的目的和意义。...本文关注联邦迁移学习方法，在介绍联邦学习和迁移学习相关知识的基础上，重点探讨向经典联邦学习中引入迁移学习的目的和意义。此外，本文还将梳理目前主流的联邦迁移学习方法，并重点介绍其中的 4 篇文章。...本文提出了联邦转移学习（FTL）来解决现有联邦学习方法的局限性，利用迁移学习为联邦学习框架下的样本和特征空间提供解决方案。...具有联邦会话自适应的分层无监督训练 ? 2.4.6 本文小结 本文提出了一个新的应用于语音识别任务的联邦学习平台。...三、结束语 在这篇文章中我们重点关注了联邦学习中的联邦迁移学习问题。在回顾联邦学习、迁移学习的基础上，依托四篇文章对联邦迁移学习的基本架构、知识以及应用情况、算法等进行了讨论。
在近日GDG举办的“AI 隐私保护：探索跨域数据的安全流动”活动中，VMware中国研发云原生实验室资深研究员、联邦学习开源项目 FATE/KubeFATE代码维护者彭麟，分享了云原生联邦学习平台的题目...回放链接请戳 《联邦学习与云原生联邦学习平台》彭麟 人工智能的三大要素分别是算法、算力和数据，但数据的现状并不理想，存在数据孤岛、数据分布不均的问题。...为了解决数据方面的问题，有三种常见的解决方案：生成式对抗网络、迁移学习和联邦学习，此处重点讲解联邦学习。 联邦学习和传统的机器学习相比，传统的机器学习是模型不动、数据动；而联邦学习是数据不动、模型动。...联邦学习又可细分横向联邦学习与纵向联邦学习，分别用于应对两种不同的数据孤岛情况。 数据孤岛情况 1: 样例分散在不同的组织，单个组织样例不足以支持优质训练，适用使用横向联邦学习。...KubeFATE 是一个云原生联邦学习平台，具有可插拔、可扩展的特点。FATE-Operator 是 Kubeflow 官方子项目，是 Kubeflow 联邦学习方案。
联邦学习技术可以在原始数据不出域的情况下实现多方联合建模，既可以保护数据隐私，又可以挖掘多方数据协同应用价值，助力实现大数据智能风控。...腾讯大数据团队在联邦学习和隐私保护技术上已经深耕多年，4月9日9点，腾讯大数据Angel PowerFL负责人程勇将会在第二届线上DataFunSummit：智能风控技术峰会上分享联邦学习技术与实践思考...，重点探讨联邦LR和SplitNN技术与实践。
产业互联网时代， 在应用AI挖掘大数据潜在价值的趋势下， “联邦学习”成为推动AI落地的关键能力之一。 企业应该如何应用“联邦学习”技术， 打破“数据孤岛”，助力业务服务创新创效？...一张图，带您了解腾讯安全联邦学习应用服务 长图final.png
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文章围绕下面五点展开： 联邦学习 腾讯联邦学习平台 PowerFL 微视广告投放整体业务 广告投放联邦学习架构 建模实践和细节介绍 一、联邦学习 DATA 首先，简介联邦学习（Federated Learning...2016年 Google 的文章以输入法 NLP 为背景，提出用安卓手机终端在本地更新模型，这篇文章一般被认为是联邦学习的开端。随即，我国微众银行、腾讯等公司也做了许多开创性的工作。...二、腾讯联邦学习平台Angel PowerFL DATA 从联邦学习发展开始，腾讯参与度就非常高。...包括：制定发布《联邦学习白皮书2.0》、《腾讯安全联邦学习应用服务白皮书》等；基建方面，基于腾讯开源的智能学习平台Angel（https://github.com/Angel-ML/angel），构建PowerFL...工程特色 腾讯联邦学习平台PowerFL除了易部署、兼容性好等机器学习平台基本要求，还有以下五个工程特色： 学习架构：使用去中心化联邦架构，不依赖第三方； 加密算法：实现并改进了各种常见的同态加密、对称和非对称加密算法
谷歌于2017年提出联邦学习的训练方法，发表了相关博客链接[1]，从[1]这篇文章的标题《Federated Learning: Collaborative Machine Learning without...Centralized Training Data》可以看出来谷歌对于联邦学习的基本定义是，无需通过中心化的数据，即可训练一个机器学习模型。...谷歌提出的联邦学习思想中，可以参考另一个介绍文章[2]，给出的例子是toC的训练，例子中数据保存在个人移动设备中（手机），不需要数据上传，大体的思路是： ?...谷歌提出的toC应用中，每个训练终端相当于有且只有一个用户（因为是手机嘛），但是用户特征高度重叠（例如都是搜索引擎点击记录），这种情况下被[4]称为横向联邦学习。...这种情况下被文献[4]称为纵向联邦学习。
纵向联邦学习训练示意图 联邦学习有如下几点优势： 1. 数据隔离，数据不会泄露到外部，满足用户隐私保护和数据安全的需求； 2....并且越来越多的人关注到联邦学习这个新兴技术，希望系统地掌握联邦学习的原理，并在产业应用中解决具体问题。 《联邦学习技术与实战》正是在这样的背景下撰写和出版的。...领导团队研发联邦学习技术和产品、模型管理体系、监控体系等。 王虎则负责联邦组网过程中的算法研究和模型优化，在联邦学习产品化、探索实践的过程中积累了大量经验。...本书介绍了联邦学习技术的原理和实战经验，主要内容包括隐私保护、机器学习等基础知识，联邦求交、联邦特征工程算法，三种常见的联邦形式，以及工程架构、产业案例、数据资产定价等。...对于联邦学习，你有哪些见解呢？
为了解决这些问题，联邦学习（Federated Learning, FL）应运而生，它允许各个数据拥有方在不共享原始数据的前提下，共同训练一个机器学习模型。...联邦学习的定义与原理 联邦学习是一种分布式机器学习范式，其核心思想是利用分散在各参与方的数据集，通过隐私保护技术融合多方数据信息，协同构建全局模型。...联邦学习的过程可以分为两个主要部分：自治和联合。 自治：各参与方在本地使用自己的数据进行模型训练，得到各自的模型参数。...联邦学习的用例 联邦学习因其独特的隐私保护特性，在多个领域得到了广泛应用，如： 手机输入法：利用用户的输入数据优化下一个词预测模型，同时保护用户隐私。...联邦学习示例与代码 以下是一个简化的联邦学习示例，使用Python和PyTorch框架模拟联邦学习的训练过程。
图片3.png 腾讯安全联邦学习应用服务的优势是什么？...，轻量易用； 最后，腾讯安全联邦学习在联合建模过程中的通信、稳定性上具有优势。...开放合作，协同性高 腾讯是国内最早倡导“联邦学习”的企业之一，其联邦学习技术已覆盖PaaS级和SaaS级领域，形成产业链协同互补关系，从而提升腾讯联邦学习技术的附加值。...图片4.png 腾讯安全联邦学习应用服务的适用场景是？ 金融风控、营销风控与智能终端应用 目前，腾讯安全联邦学习应用服务适用于金融风控、营销风控、智能终端等领域。...目前，腾讯安全联邦学习应用服务与银行、消金、互金等金融机构广泛开展合作，助力金融大数据信贷风控业务。 图片5.png 在营销风控领域，腾讯安全研发了航空票务营销风控场景联邦学习应用服务。
纵向联邦学习训练示意图 联邦学习有如下几点优势。 1. 数据隔离，数据不会泄露到外部，满足用户隐私保护和数据安全的需求； 2....并且越来越多的人关注到联邦学习这个新兴技术，希望系统地掌握联邦学习的原理，并在产业应用中解决具体问题。 《联邦学习技术与实战》正是在这样的背景下撰写和出版的。...领导团队研发联邦学习技术和产品、模型管理体系、监控体系等。 王虎则负责联邦组网过程中的算法研究和模型优化，在联邦学习产品化、探索实践的过程中积累了大量经验。...▊《联邦学习技术及实战》 彭南博 王虎 著 保护隐私安全，连接数据孤岛 本书针对产业界在智能化过程中普遍面临的数据不足问题，详细地阐述了联邦学习如何帮助企业引入更多数据、提升机器学习模型效果。...本书介绍了联邦学习技术的原理和实战经验，主要内容包括隐私保护、机器学习等基础知识，联邦求交、联邦特征工程算法，三种常见的联邦形式，以及工程架构、产业案例、数据资产定价等。
，首先通过联邦学习原始论文解读来大概了解了什么是联邦学习。...从数据划分方面来讲，联邦学习可以分为横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。 2. 联邦学习中常见的隐私保护机制有：模型聚合、同态加密和差分隐私。 3....最后，总结了现有联邦学习的特点，并分析了当前联邦学习的实际应用。 1....表1给出了这些类别的优点和应用： 3.1 数据划分 根据数据的样本空间和特征空间的不同分布模式，联邦学习可以分为三大类：横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。...本文介绍了联邦学习的基本定义、相关技术和具体分类，然后讨论了联邦学习的实际应用场景，梳理了联邦学习目前面临的挑战和未来的研究方向。
哈尔滨工程大学 区块链讨论课 2018065124 杨儒浓 1.什么是联邦学习 也许很多人从未听说过联邦学习是联邦学习？甚至从词义本身也无法得知是何种领域的技术。...这样的共同建模需要满足以下三大前提： 1.双方均获得数据保护 2.共同提升模型效果 3.模型无损失 3.联邦学习分类 联邦学习依据分类方式划分有三种方式，分别为横向联邦学习（特征对齐的联邦学习），纵向联邦学习...（样本对齐的联邦学习），联邦迁移学习（找到源领域和目标领域之间的相似性）。...鉴于目前的联邦迁移学习理论还不够成熟。下文中，我将当今最常用的纵向联邦学习来解释联邦学习在生活的应用。...4.横向和纵向联邦学习 4.1 横向联邦学习 横向联邦学习的特征便是横向划分，也就是联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦学习，即各个参与者的训练数据是横向划分的。
在2019年大火的联邦学习，最新的研究进展怎么样了？ 文 | 蒋宝尚 编 | 贾 伟 联邦学习无疑是近期 AI 界最火爆的技术范式之一，在过去的2019年，涌现了大量联邦学习相关研究。...基于这两种变体，这篇论文给联邦学习下了一个更加广泛的定义： 联邦学习是多个实体（客户端）协作解决机器学习问题的机器学习设置，它在一个中央服务器或服务提供商的协调下进行。...值得注意的是，这个定义完全将联邦学习与完全去中心化的学习技术做了区分。 跨设备联邦学习设置：上图展示了联邦学习训练的生命周期，以及联邦学习系统中的多个参与者。...Cross-Silo 联邦学习：与跨设备联合学习的特征相反，Cross-Silo 联邦学习在总体设计的某些方面非常灵活。...联邦学习为公平性研究提供了几个思考，其中一些扩展了非联邦环境中先前的研究方向，另一些则是联邦学习独有的。
边缘计算与联邦学习：机器学习的新方向 1. 引言 随着人工智能和机器学习的快速发展，数据的获取和处理逐渐成为一个核心问题。...联邦学习概述 联邦学习是一种新兴的分布式机器学习方法，旨在将数据保存在本地设备上，仅共享模型更新（如梯度），而不是原始数据。联邦学习的核心目标是通过协作学习的方式保护用户隐私。...3.1 联邦学习的工作机制 联邦学习的基本流程包括以下几个步骤： 初始化模型：服务器将一个初始的机器学习模型下发到多个客户端设备。...边缘计算与联邦学习的结合 边缘计算与联邦学习的结合可以解决许多传统集中式学习中存在的问题。在这种架构中，联邦学习可以利用边缘设备来进行本地化训练，而边缘计算可以为联邦学习提供更高效的数据处理能力。...实现联邦学习与边缘计算的代码实例 5.1 联邦学习的基本实现 以下代码实现了一个简单的联邦学习过程，在模拟的客户端上训练一个线性回归模型，并将模型更新发送到服务器进行聚合。
作者：王健宗等，联邦学习技术负责人 联邦学习作为一种强调数据安全和隐私保护的分布式机器学习技术，在人工智能广泛发挥作用的背景下，受到广泛关注。 人工智能技术不断发展，在不同前沿领域体现出强大活力。...什么是联邦学习 联邦学习是一种带有隐私保护、安全加密技术的分布式机器学习框架，旨在让分散的各参与方在满足不向其他参与者披露隐私数据的前提下，协作进行机器学习的模型训练。...联邦学习架构 联邦学习的架构分为两种，一种是中心化联邦（客户端/服务器）架构，一种是去中心化联邦（对等）架构。...联邦学习对等系统架构 联邦学习行业解决方案 联邦学习可以在不同机构间发挥作用，兼具模型质量无损、数据隐私安全的优势，具有广泛的应用场景。 1....基于联邦学习技术的疾病风险预测流程图 以上内容摘自《深入浅出联邦学习：原理与实践》，经出版方授权发布 本书从多角度角度出发介绍了联邦学习的理论，并且在联邦学习实战部分也详细叙述了联邦学习开源框架的安装指南
来源：DeepHub IMBA本文约2200字，建议阅读5分钟本文讨论分布式学习和联邦学习的主要原理以及它们是如何工作的。 在这篇文章中，我们将讨论分布式学习和联邦学习的主要原理以及它们是如何工作的。...首先，我们从一个简单的单机示例开始，然后将其发展为分布式随机梯度下降（D-SGD），最后是联邦学习（FL）。...这是联邦学习的主要思想。 FL系统通过重复以下过程来优化全局机器学习(ML)模型: i)每个客户端设备对其数据进行本地计算以最小化全局模型w。...为什么联邦学习是有用的? 我们需要FL的主要原因是因为隐私。我们不希望将私人原始数据泄露给任何用于训练机器学习模型的服务器。...总结 联邦学习是一个建立在分布式学习框架上的新兴主题，它试图解决现实应用程序中训练ML模型的隐私问题。
什么是Federated Learning（联邦学习） federated learning是一种训练数据去中心化的机器学习解决方案，最早于2016年由谷歌公司提出，目的在于通过对保存在大量终端的分布式数据开展训练学习一个高质量中心化的机器学习模型...Strategies for Improving Communication Efficiency, 2016. https://ai.google/research/pubs/pub45648. [4] 《联邦学习白皮书
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