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人工智慧再進化:聯邦學習讓資料更安全穩固
作者:
彭南博
;
王虎
出版社:
深智數位
出版日:
2021/11/20
裝訂:
平裝
「聯邦學習」可以解決企業之間的資料孤島問題,讓企業能透過使用更多資料來提高AI模型的效果,提供給使用者更方便的個性化服務。在過程中,資料是安全的,使用者的隱私資訊不會被輸出和洩露。因此這項技術不會損害合作企業的利益,還能帶來額外的收益。對使用者而言,能享受個性化服務品質的提升,也不用擔心具體隱私資訊的傳播。 從技術層面來看,聯邦學習是密碼學、分散式運算、機器學習三個學科交換的技術,涉及面較廣且部署實施難度大,很多具體問題需要跨領域的綜合知識才能解決。在人才市場中,此類的綜合型人才十分缺乏,許多專案都面臨無人可用的困境。另一方面,越來越多人關注到聯邦學習新興技術,希望能有系統地掌握聯邦學習原理,並在產業應用中解決實際問題。 本書詳細說明聯邦學習的相關概念,同時列出許多案例,適合對聯邦學習感興趣的讀者閱讀。書中會在必要之處列出數學公式,閱讀時需具備統計學的基礎知識。 全書重點涵蓋: ●第1~3章:聯邦學習的基礎,可以了解聯邦學習的市場背景、技術現狀、基礎的隱私保護技術、機器學習技術和分散式運算技術。建議聯邦學習的初學者、求職者重點閱讀這部分,藉以熟悉聯邦學習的基本問題、基本技術。 ●第4章:介紹聯邦交集計算的相關理論和具體方法,用於提供聯邦資料之間的對應關係。 ●第5章:介紹聯邦特徵工程,列出大致流程、聯邦學習對這些流程的處理想法,引出聯邦學習特徵工程中常用的加密方法、資料互動策略及評估監控方法。 ●第6~8章:分別介紹垂直聯邦學習、水平聯邦學習和聯邦遷移學習,並說明這三種方案的架構、方法和案例。垂直聯邦學習用於解決相同使用者在不同企業場景中,產生資料的聯合建模問題。 ●第9~12章:聯邦學習的產業應用和展望,可以了解聯邦學習技術的商業應用現狀、挑戰、趨勢、與資料資產和要素市場的連結,據此引發讀者進一步思考。此部分較為巨觀,涉及面廣,適合聯邦學習相關的專案管理者重點閱讀。 本書適合: ●對聯邦學習感興趣的學術&研究人員。 ●聯邦學習的初學者&求職者&專案管理者。 ●機器學習、資料探勘、產業智慧化領域的從業者&求職者。
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