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不再理論化:聯邦學習親自動手工程專案實作
作者:
向小佳
;
李琨
;
王鵬
;
鄭方蘭
;
田江
出版社:
深智數位
出版日:
2022/04/20
裝訂:
平裝
想了解如何兼顧資料共享與隱私安全?讓你腳踏實地,將理論知識深化為實踐能力!★金融業工程師 實戰必備★專案實作、延伸領域 一應俱全▍本書介紹 隨著社會發展,資料隱私安全的關注度正不斷提高,資料擁有者極力反對無限制計算和使用敏感性資料。在未經許可下,隱私資訊若被商業機構利用即被視為違規,而不同領域間的資料分析也將變得越來越困難。 聯邦學習正是解決這些挑戰的關鍵技術。過去幾年不論在研究領域或產業領域,都見證了聯邦學習從無到有、由面對質疑到逐步嶄露頭角的過程。聯邦學習以同態加密等方法來保證本地訓練資料的隱私,同步實現多個資料擁有者協同訓練一個共用的機器學習模型。根據不同的應用場景,逐步發展出了橫向聯邦學習、縱向聯邦學習、聯邦遷移學習等類型。 本書不僅限於背景歷程、演算法模型、平台框架、應用實戰,更延伸至電腦視覺、自然語言處理等領域的思考與展望,是新一代AI工程師必備的技術參考。▍本書特點.FinTech和深度學習結合 .新一代機器學習,更安全穩定快速.聯邦學習演算法,模型實作及多種演算法.使用聯邦學習的推薦系統.Docker/K8s的聯邦學習平台架設運行.信用卡/保險評鑑機制的建立.聯邦學習在電腦視覺、NLP、醫療、物聯網的實作專案
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