领导力法则
陆禹萌
已完结· 7.97万字
[中国纺织出版社]
作品简介
目录 (82章)
《联邦学习原理与应用》既是关于联邦学习技术和实践方法的介绍，又是关于联邦学习在业界，特别是金融科技行业应用实践的案例展示。 第1章介绍联邦学习的发展背景和历程，以及金融业中数据共享的机遇和挑战。第2章~第5章介绍不同类型的机器学习方法在联邦学习模式下的实现，以及关键算法原理。第6章介绍联邦学习开源框架FATE的架构和部署，以及在金融控股集团内大数据平台上建立跨机构统一数据科学平台的实施方案。第7章从建模者的角度展示了典型建模流程的实战过程。第8章和第9章结合金融相关行业的实践，以多个应用案例和解决方案的形式，介绍联邦学习在营销运营和风险管理等不同业务方向上不同层次的应用实践。第10章从人工智能的不同方向介绍联邦学习应用扩展及前景。附录介绍了联邦学习框架中相关的密码学工具。 《联邦学习原理与应用》适合隐私保护计算研究者（特别是联邦学习技术的研究者）、大数据和人工智能方向的开发者及大数据相关的应用人员阅读参考。《联邦学习原理与应用》为希望使用大数据技术和从事数据分析挖掘的业界人员提供了新的思路和视角。
1.1 联邦学习的发展背景和历程(1)
正文
1.1 联邦学习的发展背景和历程(1)1.1 联邦学习的发展背景和历程(2)1.1 联邦学习的发展背景和历程(3)1.2 金融数据价值挖掘的联邦学习实践2.1 联邦学习的分类2.2 样本对齐的实现方式2.2.1 基于哈希函数的普通对齐方式2.2.2 基于非对称加密算法的隐私保护对齐方式2.3.1 特征工程简介2.3.2 联邦特征工程3.1 线性模型的联邦学习实现方式3.1.1 横向联邦学习中的线性模型3.1.2 纵向联邦学习中的线性模型3.2 极端梯度提升树的联邦学习实现方式3.2.1 XGBoost算法介绍3.2.2 SecureBoost算法介绍3.3.1 深度学习的基本概念3.3.2 常用的深度学习算法介绍3.3.3 联邦深度学习算法介绍4.1 信息推荐与推荐系统4.2 矩阵分解和因子分解机的实现方式4.2.1 基于隐语义模型的推荐算法4.2.2 矩阵分解算法4.2.3 因子分解机模型4.3 联邦推荐系统算法4.3.1 联邦推荐算法的隐私保护4.3.2 联邦推荐系统的分类4.3.3 横向联邦推荐系统4.3.4 纵向联邦推荐系统5.1.1 背景介绍5.1.2 基于缺失法的贡献度计算5.1.3 基于Shapley值的贡献度计算5.2.1 数据要素交易的背景与现状5.2.2 基于联邦学习的交易机制构建6.1 联邦学习开源框架介绍6.2 FATE架构与核心功能6.3 金融控股集团联邦学习平台简介6.4 FATE集群部署实践6.4.1 All-in-one方式部署FATE集群[63]6.4.2 Docker-Compose方式部署FATE集群[62]6.4.3 在Kubernetes上部署FATE集群[63]6.4.4 FATE集群部署验证6.4.5 FATE集群配置管理及注意事项6.5.1 与大数据平台对接6.5.2 与区块链平台对接6.5.3 多参与方自动统计任务第7章 联邦学习平台实践之建模实战7.1.1 建模问题与环境准备7.1.2 横向联邦学习建模实践过程7.2.1 建模问题与环境准备7.2.2 纵向联邦学习建模实践过程8.1 跨机构数据统计8.2.1 联邦学习在交叉营销场景中的应用8.2.2 信用卡交叉营销的联邦学习案例8.3.1 基于F-score的联邦集成树模型和其对应的业务背景8.3.2 损失函数、剪枝和自动化规则抽取8.3.3 纵向和横向Fed-FEARE8.3.4 横向Fed-FEARE应用于金融反欺诈8.3.5 纵向Fed-FEARE应用于精准营销9.1.1 背景需求介绍9.1.2 联邦学习框架下的评分卡建模9.1.3 联邦学习框架下的评分卡模型优化9.1.4 应用案例9.2.1 金融控股集团内对企业客户评估的应用背景9.2.2 联邦解决方案的内容9.2.3 券商对公客户的评级开发9.3.1 保险核保9.3.2 智能核保9.3.3 联邦学习与智能核保10.1 基于联邦学习的计算机视觉应用10.1.1 联邦计算机视觉简述10.1.2 研究现状与应用展望10.2 联邦学习在自然语言处理领域的应用10.2.1 联邦自然语言处理技术进展10.2.2 联邦自然语言处理应用10.2.3 挑战与展望10.3 联邦学习在大健康领域中的应用10.3.1 联邦学习的大健康应用发展历程10.3.2 挑战与顾虑10.4.1 物联网与边缘计算10.4.2 人工智能物联网10.4.3 研究现状与挑战
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