题名:
联邦学习技术及实战   / 彭南博[等]著 ,
ISBN:
978 7 121 40597 6 价格：
出版发行:
出版地： 出版社： 电子工业出版社 出版日期： 2021.03
内容提要:
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。互联网数据一般分布在不同的位置，受隐私保护法规限制不能共享，形成了“数据孤岛”。联邦学习像“数据孤岛”之间的特殊桥梁，通过传输变换后的临时变量，既能实现模型效果提升，又能确保隐私信息的安全。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。 
主题词:
工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>自动推理、机器学习  
中图分类法:
TP181 版次：