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基于联邦学习新技术连接数据孤岛

2019 年 8 月 13 日

基于联邦学习新技术连接数据孤岛

ArchSummit深圳2019大会上,陈天健讲师做了《基于联邦学习新技术连接数据孤岛》主题演讲,主要内容如下。


演讲简介


数据孤岛问题直接制约了大量大数据和机器学习应用的开发,而在目前规制愈发严格,GDPR 类似的规则逐渐在全球制定实施的背景下,直接物理整合数据变得越发不可能。针对这个问题,微众银行人工智能团队开发并开源了工业级的联邦学习技术框架,在不暴露任何底层数据的情况下,也能实现多方联合建模,共享模型收益。基于联邦学习连接数据孤岛,可能构建一种新的大数据合作生态。


演讲提纲


  1. 数据孤岛的成因和博弈机制

  2. 联邦学习的原理

  3. 联邦学习在金融行业的应用案例

  4. 联邦学习的应用推广前景


听众受益点


  • 了解联邦学习这一新的技术领域

  • 了解联邦学习原理和应用案例

  • 了解参与和应用这个技术的路径和方法


讲师介绍


陈天健


微众银行 AI 部门副总经理


前百度主任架构师(T10),百度金融首席架构师。设计百度搜索、推荐、大数据、金融等多个业务的总体架构和关键系统。现在微众银行人工智能部负责银行智能化和联邦学习技术生态的构建。












完整演讲 PPT 下载链接


https://archsummit.infoq.cn/2019/shenzhen/schedule


2019 年 8 月 13 日 00:002622

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