4 月 29 日晚 8 点，为你揭秘联邦学习背后数据可用不可见的奥秘

随着机器学习技术的不断发展和用户数据量的不断增多，如何在保障数据安全的同时实现平台间机器学习模型的协作训练成为了一个新兴话题。2016年，谷歌提出“联邦学习”（Federated Learning）技术，在保障大数据交换信息安全和数据隐私性的同时，实现多个计算节点或参与方的协作训练。 联邦学习又称联合学习，属于分布式机器学习范式，可以有效解决数据孤岛问题，并保证参与方在不共享数据的前提下进行模型训

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