联邦学习

本书中, 我们将描述联邦学习 (亦称联邦机器学习) 是如何将分布式机器学习、密码学、基于金融规则的激励机制和博弈论结合起来以解决此类数据使用问题的。我们会介绍不同种类的面向隐私保护的机器学习解决方案以及技术背景, 并描述一些典型的实际问题解决案例。我们还会进一步论述联邦学习将成为下一代机器学习的基础, 可以满足技术和社会需求并促进安全的人工智能的开发和应用。