❶ 聯邦機器學習的優勢是什麼
具備安全性高、版大數據分析能力強、接入便捷、高效率和低成本的四大優勢。目前可以狹義地認為機器學習只不過是起到了自動調節各因素權重，綜合學習出來一個組合而已。它為什麼有作用？不在於它比人更聰明，而是在於它能處理的數據量更大，超過了單個人的處理能力，也超過了多個人協作處理的能力。在當前全民大數據的背景下，機器學習也會被炒得更火，捧得更高。但目前深度學習的操作中，領軍人物是一般是從第二個應用方式（學習特徵表示）來發展機器學習的，這或許是思維的一個大轉變。
❷ 聯邦學習如何檢驗惡意梯度
聯邦學習可通過最優聚合演算法來檢驗惡意梯度。
該演算法通過檢查局部梯度與全局梯度的關系，識別和排除不利於全局收斂地局部更新，找到每個全局回合中參與節點局部更新的最優子集。
聯邦學習(FL)是一種分布式學習範式，它允許大量資源有限的節點在沒有數據共享的情況下協作訓練模型。非獨立的和同分布的(Non-IID)數據樣本造成了全局目標和局部目標之間的差異，使得FL模型收斂緩慢。
❸ 什麼是聯邦學習
什麼是聯邦學習呢？舉例來說，假設有兩個不同的企業A和B，它們擁有不同的數據，比如企業A有用戶特徵數據，企業B有產品特徵數據和標注數據。這兩個企業按照GDPR准則是不能粗暴地把雙方數據加以合並的，因為他們各自的用戶並沒有機會同意這樣做。假設雙方各自建立一個任務模型，每個任務可以是分類或預測，這些任務也已經在獲得數據時取得了各自用戶的認可。那麼，現在的問題是如何在A和B各端建立高質量的模型。但是，又由於數據不完整（例如企業A缺少標簽數據，企業B缺少特徵數據），或者數據不充分（數據量不足以建立好的模型），各端有可能無法建立模型或效果不理想。
❹ 在金融風控領域，聯邦機器學習具有什麼優勢
在金融風控領域，騰訊安全聯邦學習應用服務（FLAS）具有演算法多樣性、通信效率高、輕量易部署、穩定性高的優勢。目前，它已經與銀行、消金、互金等金融機構廣泛開展合作，助力金融大數據信貸風控業務。。我的回答你還滿意，採納下吧
❺ 智能金融的內容是什麼
1、什麼是智能金融？
智能金融尚無統一定義。《報告》提出，智能金融是指人工智慧技術與金融業深度融合的新業態，是用機器替代和超越人類部分經營管理經驗與能力的金融模式變革。
2、智能金融和金融科技有什麼區別？
《報告》提出，智能金融與數字化轉型、金融科技既有密切聯系又有重要區別。
智能金融的發展基礎是金融機構數字化轉型，數字化轉型為智能金融的發展提供了基礎設施的保障。
智能金融是金融科技發展的高級形態，是在數字化基礎上的升級與轉型，代表著未來發展趨勢，已成為金融業的核心競爭力。
相比互聯網金融、金融科技，智能金融更具革命性的優勢在於對金融生產效率的根本顛覆。智能金融替代甚至超越人類行為和智力，更精準高效地滿足各類金融需求，推動我國金融行業變革與跨越式發展。
3、為什麼要專門研究智能金融？
把智能金融從金融科技中單列出來編制專門的發展報告，主要是基於以下考慮：
一方面，發展人工智慧技術已成為我國的一項重要戰略，當前各國在新一代人工智慧技術已展開激烈競爭。而金融與人工智慧具有天然的耦合性，是人工智慧技術應用最重要的領域之一，發展智能金融有利於我國搶抓人工智慧發展機遇，佔領技術制高點，特別是金融業的特殊性，勢必對人工智慧技術提出新的要求和挑戰，可以推動我國人工智慧技術的突破與升級，提高技術轉化效率。
另一方面，人工智慧技術為未來金融業發展提供無限可能，是對現有金融科技應用的進化與升級，對金融業發展將會產生顛覆性變革。專門研究智能金融有利於跟蹤世界人工智慧技術與金融業融合的應用開發，有利於加強金融行業的適應性、競爭力和普惠性，極大地提高金融機構識別和防控風險的能力和效率，推動我國金融供給側結構性改革，增強金融服務實體經濟和人民生活的能力，守住不發生系統性風險的底線，加快建設我國現代化金融體系，增強金融國際競爭力，助力由金融大國到金融強國的轉變。
4、智能金融現在有哪些應用場景？
《報告》提到，目前智能金融的應用主要包括前中後台三大方面。
第一，智能身份識別已廣泛用於個人身份驗證。以指紋識別和人臉識別為代表的主流智能身份識別技術已進入大規模應用階段，在遠程核驗、人臉支付、智慧網點和運營安全方面應用廣泛。
第二，智能營銷降低營銷成本、改善服務效能。智能營銷正在經歷從人機分工向人機協同方式的轉變，未來的智能營銷將變成跨領域、融合的人機合作工作方式，進一步改善金融服務的效能。
第三，智能客服能節省客服資源和提升服務效率。智能客服不僅提供自動化問題應答，而且對接前端各個渠道，提供統一的智能化客服能力，並持續改進和沉澱，提供全天候精準的服務，提升服務效率。
第四，智能投顧已有試點，全面推廣有待繼續探索。智能投顧在國內外已有諸多應用案例，但我國因為缺乏明確的業務模式、服務定位仍不明確，全面推廣仍有待繼續探索發展。
第五，智能投資初具盈利能力，發展潛力巨大。一些公司運用人工智慧技術不斷優化演算法、增強算力、實現更加精準的投資預測，提高收益、降低尾部風險。通過組合優化，在實盤中取得了顯著的超額收益，未來智能投資的發展潛力巨大。
第六，智能信用評估提升小微信貸服務能力。智能信用評估具有線上實時運行、系統自動判斷、審核周期短的優勢，為小微信貸提供了更高效的服務模式。在一些互聯網銀行中應用廣泛。
第七，智能風控實現金融機構風控業務轉型。智能風控為金融行業提供了一種基於線上業務的新型風控模式，但目前只有少部分有能力的金融機構運用，有待繼續試點和推廣。
第八，智能運營管理提升運營效率，降低運營成本。智能運營管理將業務運營逐漸從分散走向集中、從自動化走向智能化。從而提升業務運營效率，減少業務辦理差錯，降低管理成本。智能運營成為各家金融機構開展智能金融的優先考慮和使用的場景。
第九，智能平台賦能金融機構提升服務、改造流程、轉型升級。智能平台建設是金融機構智能化轉型的核心，持續為上層應用提供豐富、多維度的智能服務，構建完整的服務生態圈。
綜上所述，智能金融目前整體仍處於「淺應用」的初級發展階段，主要是對流程性、重復性的任務實施智能化改造。
《報告》認為，人工智慧技術應用正處在從金融業務外圍向核心滲透的過渡階段，發展潛力巨大。
5、在智能金融應用場景中，「演算法黑箱」問題可能會更加突出？如何避免？
肖鋼認為，人工智慧有一個問題是演算法的可解釋性比較差，要解決這個問題可以從幾個方面來著手：
第一，要讓演算法可解釋。現在人工智慧科學家正在攻克模型演算法的黑箱問題，期待著不久的將來在技術上有所攻破。
第二，可以採取分層管理。例如，根據是否對金融消費者產生傷害的程度進行分類管理，有的可以不解釋，有的只是解釋模型怎樣運行的，有的要解釋結果及其原因，有的需要進一步解釋模型背後的邏輯和運作原理。當然，如果最後還是無法解釋，投資者和消費者也不相信，監管部門就不準在金融領域使用。
因此，如果人工智慧運用到金融行業，未必需要解釋所有的模型，可以對模型進行分層管理，提出明確要求。
第三，分清楚責任。無論是否使用人工智慧，金融機構銷售金融產品和服務的賣者盡責義務沒有減弱。機構需要了解自己的客戶，把恰當的產品賣給恰當的人。責任不會因為是否採用了人工智慧技術而有所改變。
6、個人隱私和數據保護問題已經成為社會普遍關切。智能金融時代，如何構建起相關法律法規體系？
《報告》中提到，個人數據的問題目前缺乏法律規定，確實需要立法。肖鋼認為，數據很重要，尤其在人工智慧時代，其重要性日益凸顯，這與原來的工業革命時期不同。工業革命建立在物理資本上，而人工智慧則是建立在信息資本和數據資本上。因此，誰控制了數據，誰就壟斷了權力。
肖鋼認為，個人隱私和數據保護領域有很多問題待明確，例如哪些數據能搜集、數據的權屬是誰的、如何建立個人信息權的體系等，這些都是新的課題。
保護個人數據隱私，肖鋼從以下方面提出建議：
第一，需要補短板，抓緊制定相關法律法規，並逐步加以完善。
第二，要防止數據壟斷。鑒於大型科技公司的技術優勢與數據獲取能力，存在贏者通吃的效應，要求大公司開放數據，讓中小科技公司也要利用其數據開發業務，維護公平競爭環境。
第三，要進行綜合治理。數據隱私保護不僅是金融監管的事情，還涉及到政府部門、IT公司、金融機構、實體企業和個人，是全社會的事情，所以要形成各方參與，協同治理的體系。
第四，需要發展新技術，以解決技術帶來的問題。「聯邦學習」的技術就是一個方法，既保護了數據安全，同時又可以共享數據建模。
❻ 知識聯邦和聯邦學習是一個概念嗎
聯邦學習是知識聯邦的一個子集，專注於數據分布的聯合建模。而知識聯邦關注的是安全的、數據到知識的「全生命周期」的知識創造、管理和使用及其監管，致力於推動下一代人工智慧，而不僅僅是一個安全的聯合建模。
❼ 什麼是聯邦機器學習
聯邦機器學習(Federated machine learning/Federated Learning)，又名聯邦學習，聯合學習，聯盟學習。聯邦機器學習是一個機器學習框架，能有效幫助多個機構在滿足用戶隱私保護、數據安全和政府法規的要求下，進行數據使用和機器學習建模。 [1]
舉例來說,假設有兩個不同的企業 A 和 B,它們擁有不同數據。比如,企業 A 有用戶特徵數據;企業 B 有產品特徵數據和標注數據。這兩個企業按照上述 GDPR 准則是不能粗暴地把雙方數據加以合並的,因為數據的原始提供者,即他們各自的用戶可能不同意這樣做。假設雙方各自建立一個任務模型,每個任務可以是分類或預測,而這些任務也已經在獲得數據時有各自用戶的認可,那問題是如何在 A 和 B 各端建立高質量的模型。由於數據不完整(例如企業 A 缺少標簽數據,企業 B 缺少用戶特徵數據),或者數據不充分 (數據量不足以建立好的模型),那麼,在各端的模型有可能無法建立或效果並不理想。聯邦學習是要解決這個問題:它希望做到各個企業的自有數據不出本地,而後聯邦系統可以通過加密機制下的參數交換方式,即在不違反數據隱私法規情況下,建立一個虛擬的共有模型。這個虛擬模型就好像大家把數據聚合在一起建立的最優模型一樣。但是在建立虛擬模型的時候,數據本身不移動,也不泄露隱私和影響數據合規。這樣,建好的模型在各自的區域僅為本地的目標服務。在這樣一個聯邦機制下,各個參與者的身份和地位相同,而聯邦系統幫助大家建立了「共同富裕」的策略。 這就是為什麼這個體系叫做「聯邦學習」。
❽ 同盾的聯邦學習是做什麼的
聯邦學習是一種採用分布式的機器學習/深度學習技術，參與各方在加密的基礎上共建一個公共虛擬模型（可以相同也可以不同），訓練和交互的全過程各方的數據始終留在本地，不參與交換和合並。也就是說同盾的聯邦學習技術主要是在充分保護數據和隱私安全的前提下，實現大數據價值的轉化和提煉。
❾ 同盾的知識聯邦和聯邦學習有什麼關系
聯邦學習更關注的是聯合建模訓練過程，最初的聯邦學習是面向用戶客戶端解決跨樣例聯邦問題的。在這種情況下，數據特徵在每個用戶端保持一致，如何通過安全聯邦的方式訓練模型成為關鍵，而至於模型訓練好之後的預測基本不用考慮，因為每個訓練好的模型只依賴當前用戶端的數據，預測時不需要數據交換。在機構間進行跨特徵聯邦時，建模完成後的預測過程中仍然需要進行聯邦。
知識聯邦關注的是通過聯邦創建或應用提取有價值的知識，其聯邦的目的可能是建模、預測、計算、推理。知識聯邦不僅僅是面向學習，還包括安全的多方計算和知識推理。
❿ 同盾的知識聯邦和其他廠提的聯邦學習有哪些顯著不同
同盾的知識聯邦是一個統一的安全多方應用框架，它支持安全多方查詢、安全多方計算、安全多方學習、安全多方推理等多種聯邦應用。知識聯邦在借鑒一些相關技術的同時，也具備一定的獨創性，尤其是在認知層和知識層聯邦都是自主創新的。知識聯邦與其它技術領域，如聯邦學習、區塊鏈、隱私計算、安全多方計算等，都有著緊密的關系。