联邦学习PySyft

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Steps involved in the Federated Learning Approach The mobile devices download the global ML model Data is being generated while the user is using application linked with the ML model As the user starts to interact with the application more, the user…

联邦学习开源框架FATE助力腾讯神盾沙箱，携手打造数据安全合作生态

近日,微众银行联邦学习FATE开源社区迎来了两位新贡献者——来自腾讯的刘洋及秦姝琦,作为云计算安全领域的专家,两位为FATE构造了新的功能点,并在Github上提交修复了相关漏洞.(Github项目地址:https://github.com/FederatedAI/FATE )从FATE的面世,到贡献者激励制度的推出,参与开源社区建设的数据安全行业从业者不断踊现,FATE在业内的关注度.价值认可度逐步提升,联邦学习生态正进一步深化及拓展. AI时代数据安全问题严峻,联邦学习是必经解决路径人工智…

联邦学习（Federated Learning）

联邦学习简介联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术,在 2016 年由谷歌最先提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全.保护终端数据和个人数据隐私.保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习.其中,联邦学习可使用的机器学习算法不局限于神经网络,还包括随机森林等重要算法.联邦学习有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础. 联邦学习的系统构架以包…

联邦学习 Federated Learning 相关资料整理

本文链接:https://blog.csdn.net/Sinsa110/article/details/90697728代码微众银行+杨强教授团队的联邦学习FATE框架代码:https://github.com/WeBankFinTech/FATE谷歌联邦迁移学习TensorFlow Federated (TFF)框架代码:https://www.tensorflow.org/federated/论文Towards Federated Learning at Scale: System Desi…

腾讯数据安全专家谈联邦学习开源项目FATE：通往隐私保护理想未来的桥梁

数据孤岛.数据隐私以及数据安全,是目前人工智能和云计算在大规模产业化应用过程中绕不开的“三座大山”. “联邦学习”作为新一代的人工智能算法,能在数据不出本地的情况下,实现共同建模,提升AI模型的效果,从而保证数据隐私安全,突破数据孤岛和小数据的限制,这无疑成为了跨越“三座大山”的途径之一.因此,作为联邦学习全球首个工业级开源项目,FATE也受到了各方关注,开发者们对加入社区建设纷纷表示期待.(FATE开源社区地址:https://github.com/FederatedAI/FATE) 而在贡献…

Federal Learning（联邦学习）认知

本人是学生党,同时也是小菜鸡一枚,撞运气有机会能够给老师当项目助理,在这个过程中肯定会学到一些有趣的知识,就在此平台上记录一下,在知识点方面有不对的还请各位指正. What(什么是联邦学习?) 联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术,在 2016 年由谷歌最先提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全.保护终端数据和个人数据隐私.保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习.其中,…