联邦学习技术及实战

基础信息

书名：联邦学习技术及实战
作者：彭南博；王虎 等
出版社：电子工业出版社
出版时间：2021年3月
ISBN：9787121405976
字数：233千字

推荐语

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。

内容简介

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。

作者简介

作者彭南博，京东科技集团风险管理中心总监，在人工智能算法、风控模型等领域具有丰富的实践经验。他负责风险智能模型技术布局和业务落地，建立了数据、算法、工程三位一体的大数据应用体系。在联邦学习应用实践中，他领导团队研发联邦学习技术和产品，为风险业务建立了基于联邦学习的模型工程架构、模型管理体系、模型监控体系。他于2012年在中国科学院大学获得博士学位，先后参与三项国家基金项目，发表期刊和会议论文10余篇，申请专利70余项。