云博开户：平安科技王健宗：所有 AI 前沿技术，都可以在联邦学习中大展身手！

「AI 手艺生态论」 人物访谈栏目是 CSDN 提议的百万人学 AI 倡议下的主要组成部分。通过对 AI 生态顶级大咖、创业者、行业 KOL 的访谈，反映其对于行业的思索、未来趋势判断、手艺实践，以及发展履历。

本文为 「AI 手艺生态论」系列访谈第二十七期，CSDN 邀请到平安科技副总工程师、联邦学习手艺部总经理王健宗，来详细解说关于联邦学习，我们必须要领会的事实。

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今天，我们来聊聊联邦学习（Federated Learning）。人工智能和大数据领域的人对于这个新兴词汇一定不生疏，但关于这个连名字都有多种叫法的手艺（联邦学习、团结学习、同盟学习......）事实是若何实现的，很多人只是一知半解。

风头正盛的联邦学习事实是什么？

简朴来说，联邦学习作为分布式的机械学习范式，最大的特点是可以让多个介入方举行 AI 协同。本质上来说，联邦学习的目的是为了有用解决“数据孤岛”问题，让介入方在不共享数据的基础上团结建模，从手艺上打破数据孤岛，实现 AI 协作。

自从谷歌在 2016 年提出了针对手机终端的联邦学习，这个观点最先火爆起来，并被视为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础。平安科技提出“联邦智能”的架构，将平安通讯、层级加密、可信计算、可视化等真正实现珍爱用户隐私数据的完整系统席卷进来，联邦学习只是其中一个手艺环节。

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