联邦
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隐私计算中的联邦学习
数据资产已经成为产品和服务设计的关键工具,但是集中采集用户数据会使个人隐私面临风险,进而使组织面临法律风险。从2016年开始,人们开始探索如何在用户隐私保护下使用数据的所有权和来源…
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专为决策树打造,新加坡国立大学&清华大学联合提出快速安全的联邦学习新系统
联邦学习是机器学习中一个非常火热的领域,指多方在不传递数据的情况下共同训练模型。随着联邦学习的发展,联邦学习系统也层出不穷,例如 FATE, FedML, PaddleFL, Te…