我們以前給大家介紹過楊強教授團隊所著的業(yè)界首本聯(lián)邦學(xué)習(xí)的書籍，現(xiàn)在這本書的實戰(zhàn)版來了，5月剛剛出版，本次給大家贈送3本新書，即《聯(lián)邦學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》。

這是一本什么樣的書

所謂聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，是一種新型的分布式機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練和應(yīng)用范式，從提出以來就備受關(guān)注，也被認為是當(dāng)前產(chǎn)業(yè)界解決數(shù)據(jù)隱私與數(shù)據(jù)共享之間矛盾的一種有效方案。

舉個簡單的例子來說，有10個團隊要做同樣的任務(wù)，各自都有自己業(yè)務(wù)上的數(shù)據(jù)集，它們都希望可以借助別人的數(shù)據(jù)提升模型性能，但不愿意把自己數(shù)據(jù)都暴露出去；聯(lián)邦學(xué)習(xí)的解決方案就是不共享對方的數(shù)據(jù)，但是共享對方的模型參數(shù)，實現(xiàn)云端的分布式模型訓(xùn)練。這樣一來大家都可以保護自己的數(shù)據(jù)，并且共享更多數(shù)據(jù)帶來的模型性能提升。更多聯(lián)邦學(xué)習(xí)的架構(gòu)，可以參考2020年出版的第一本聯(lián)邦學(xué)習(xí)的書籍，如下。

時隔一年，這本書的實戰(zhàn)版來了，顧名思義，重點就在于實戰(zhàn)。

本書內(nèi)容

本書主要面向人工智能/數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的從業(yè)者，全書共19章，超過300頁，全彩色印刷。

第一部分：聯(lián)邦學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

第1章，聯(lián)邦學(xué)習(xí)概述，主要是回顧聯(lián)邦學(xué)習(xí)的提出背景，定義，以及算法分類。

第2章，聯(lián)邦學(xué)習(xí)的安全機制，講解如何保護數(shù)據(jù)，包括基于同態(tài)加密的安全機制，基于差分隱私的安全機制，基于安全多方計算的安全機制。

第二部分：聯(lián)邦學(xué)習(xí)快速入門

第3章，用Python 從零實現(xiàn)橫向聯(lián)邦圖像分類，以CIFAR10為數(shù)據(jù)集，ResNet18為模型。

第4章，微眾銀行FATE平臺，包括FATE 安裝與部署。

第5章，用FATE從零實現(xiàn)橫向邏輯回歸，包括數(shù)據(jù)準備，模型訓(xùn)練與評估。

第6章，用FATE從零實現(xiàn)縱向線性回歸，包括數(shù)據(jù)準備，模型訓(xùn)練與評估。

第7章，聯(lián)邦學(xué)習(xí)實戰(zhàn)資源，包括本書配套的代碼以及其他家的聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺。

第三部分：聯(lián)邦學(xué)習(xí)案例實戰(zhàn)詳解

第8章，聯(lián)邦學(xué)習(xí)在金融保險領(lǐng)域的應(yīng)用案例，包括基于縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的保險個性化定價案例，基于橫向聯(lián)邦的銀行間反洗錢模型案例。

第9章，聯(lián)邦個性化推薦案例，其核心技術(shù)包括聯(lián)邦矩陣分解，聯(lián)邦因子分解機等。

第10章，聯(lián)邦學(xué)習(xí)視覺案例，基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)進行目標檢測。

第11章，聯(lián)邦學(xué)習(xí)在智能物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用案例，為用戶的出行預(yù)測，包括構(gòu)建模型與實現(xiàn)。

第12章，聯(lián)邦學(xué)習(xí)醫(yī)療健康應(yīng)用案例，包括聯(lián)邦醫(yī)療大數(shù)據(jù)與腦卒中預(yù)測，肺結(jié)節(jié)的識別。

第13章，聯(lián)邦學(xué)習(xí)智能用工案例，提出了基于多人博弈游戲的聯(lián)邦學(xué)習(xí)獎勵機制方案。

第14章，構(gòu)建公平的大數(shù)據(jù)交易市場，如何基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)構(gòu)建新一代大數(shù)據(jù)交易市場，包括激勵機制助力數(shù)據(jù)交易設(shè)計，FedCoin 支付系統(tǒng)設(shè)計。

第15章，聯(lián)邦學(xué)習(xí)攻防實戰(zhàn)，包括后門攻擊，差分隱私，模型壓縮，同態(tài)加密技術(shù)。

第四部分：聯(lián)邦學(xué)習(xí)進階

第16章，聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)的通信機制，包括socket，RPC，RMI，MPI等。

第17章，聯(lián)邦學(xué)習(xí)加速方法，包括同步參數(shù)更新的加速方法，異步參數(shù)更新的加速方法，基于學(xué)習(xí)的聯(lián)邦模型集成，硬件加速。

第18章，聯(lián)邦學(xué)習(xí)與其他前沿技術(shù)，介紹了Split Learning，區(qū)塊鏈，邊緣計算。

第19 章總結(jié)與展望

本書第1作者：

楊強教授

微眾銀行首席人工智能官（CAIO）和香港科技大學(xué)（HKUST）計算機科學(xué)與工程系講席教授。曾任香港科技大學(xué)計算機科學(xué)與工程系系主任。研究興趣包括人工智能、機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘，特別是遷移學(xué)習(xí)、自動規(guī)劃、聯(lián)邦學(xué)習(xí)和基于案例的推理。當(dāng)選多個國際協(xié)會會士（Fellow），包括ACM、AAAI、IEEE、IAPR， CAAI和AAAS。華為諾亞方舟實驗室的創(chuàng)始主任（2012-2014 年）和第四范式（AI 平臺公司）的共同創(chuàng)始人。

著有多本書籍：《智能規(guī)劃》 Intelligent Planning （Springer）、《學(xué)術(shù)研究，你的成功之路》 （清華大學(xué)出版社） Crafting Your Research Future （Morgan & Claypool）、《遷移學(xué)習(xí)》 （機械工業(yè)出版社華章公司）Transfer Learning （Cambridge University Press）、《聯(lián)邦學(xué)習(xí)》（電子工業(yè)出版社）Federated Learning （Morgan Claypool），Constraint-based Design Recovery for Software Engineering（Springer）。

贈書

接下來是福利時間，本次我們贈送出3本書籍，想要獲得書籍的同學(xué)，在本公眾號下方留言，根據(jù)點贊數(shù)的高低，下周一5月17日晚上22:00統(tǒng)計出獲獎讀者，屆時聯(lián)系有三微信Longlongtogo即可。

如果沒有獲得贈書，也可以點擊閱讀原文購買。

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總結(jié)

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