横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习的区别【只看这一篇就够了...
横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习的区别如下： 横向联邦学习： 焦点：聚焦于样本的联邦学习。 数据分布：数据在特征空间保持一致，但在样本ID空间分布不同。 适用场景：适用于数据集在特征上相似，但在用户ID上有显著差异的情况。例如，不同地区的银行数据，虽然业务相似，但用户群体不同。
纵向联邦学习（Vertical Federated Learning）关注特征的联邦学习，数据在样本ID空间保持一致，但在特征空间分布不同。适用于数据集在用户ID上相似，但在业务特征上有显著差异的情况。如同一地区的银行与电子商务公司数据，用户ID相同但业务特征不同。
纵向联邦学习：通过第三方加密对齐样本进行训练，处理用户重叠而特征不完全相同的场景，如企业间的数据合作。联邦迁移学习：适用于数据特征和用户分布差异大的场景，通过迁移学习的方法实现模型训练。
分布式机器学习、联邦学习、多智能体的区别和联系
分布式机器学习侧重于高效利用计算资源，联邦学习则在此基础上加强了数据隐私保护与容错性，而多智能体系统则侧重于在分布式环境中通过智能体的交互学习解决问题。 研究体会 分布式机器学习经过长期研究，正转向更复杂的数学优化问题，而联邦学习作为其特殊形式，仍有许多研究空间。多智能体系统领域则对个人知识有限，需要进一步探索。
分布式机器学习追求计算效率，联邦学习追求数据隐私保护和计算效率的结合，多智能体系统追求智能体行为的优化。技术融合：在某些应用场景下，这三者可以相互融合。
联邦学习是加密分布式学习 联邦学习是一种分布式机器学习技术，通过在多个拥有本地数据的数据源之间进行分布式模型训练，仅通过交换模型参数或中间结果，构建基于虚拟融合数据下的全局模型，实现数据隐私保护和数据共享计算平衡。
五分钟读懂“联邦学习”
1、联邦学习是一种人工智能和隐私计算领域的前沿技术，旨在解决数据孤岛问题，实现跨机构的数据合作，同时保护数据隐私。以下是关于联邦学习的详细解读：定义与目的：定义：联邦学习允许互不信任的各方在不共享原始数据的情况下共同训练模型。目的：实现数据可用不可见、数据不跑模型跑的目标，解决数据孤岛问题。
2、联邦学习 联邦学习，一种分布式机器学习框架，旨在让多个机构在确保用户隐私、数据安全与满足法规要求的条件下，合作进行数据使用与模型构建。通过加密技术在不共享数据的情况下实现多方联合建模，解决数据孤岛问题，促进AI协作。
3、联邦学习本质上是一种分布式机器学习技术，目标在于保护隐私、合规的前提下，通过多方共同建模提升AI性能。谷歌在2016年首次提出这一概念，旨在帮助安卓手机用户本地更新模型。联邦学习主要分为横向、纵向和联邦迁移三种类型。
4、联邦学习是一种新兴的人工智能基础技术。定义与起源联邦学习（Federated Learning）在2016年由谷歌最先提出，原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题。
5、联邦学习基础入门简介：定义与背景：联邦学习是一种分布式机器学习范式，起源于2016年谷歌的提出。它的核心理念是“数据不动模型动”，即在训练模型时，数据不离开本地设备，以保护用户的隐私数据。
6、联邦学习是一种旨在在数据可用与数据不可见之间找到平衡点的机器学习框架，其三要素包括联邦协议、联邦算法与联邦平台。 联邦学习： 是一种在满足隐私保护、数据安全与法规要求的条件下，实现多个机构间的数据使用和模型构建的机器学习框架。
微众银行的联邦学习
微众银行的联邦学习是一种在多方数据拥有者之间进行协作学习的技术。它能在不泄露各方原始数据的前提下，实现模型的联合训练。 联邦学习的原理：联邦学习通过将模型训练过程分布在多个参与方之间。各方仅在本地数据上进行计算，然后将计算结果（如模型参数的更新）发送给协调者进行聚合。
FATE，全球首个由微众银行人工智能团队研发的联邦学习工业级开源框架，提供数据隐私保护的安全计算框架，支持机器学习、深度学习与迁移学习算法安全计算。至今已迭代十余版本，应用于金融、医疗等领域，集结上千家企业、高校及科研机构开发者。
案例丰富：英特尔和宾夕法尼亚大学合作展示了联邦学习在医学成像中的应用，蚂蚁金服通过“共享学习”项目实现了跨机构跨组织的数据融合，微众银行专注于金融领域的机构间数据共享，这些都证明了联邦学习的实际应用价值。
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文章不错《联邦学习技术的简单介绍》内容很有帮助