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5-2 图联邦学习进展与应用.pdf

上传人: 云闲 编号:101880 2021-01-01 59页 7.92MB

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本文主要探讨了图联邦学习在金融行业的应用及其进展。图联邦学习是一种分布式机器学习技术,可以在多个分散的边缘设备或服务器上训练算法,而无需交换数据,从而实现数据安全合规和数据利用。文章首先阐述了联邦学习的必要性,包括数据安全合规要求越来越严格和数据的重要性越来越高。然后介绍了图联邦的分类、经典算法、平台架构以及在金融行业的应用,如反洗钱、车险理赔等。最后,文章讨论了图联邦在学习Non-IID数据、异构图处理、非CS架构等方面的挑战和发展展望,并提出了图联邦的安全问题和联邦学习平台的构建要点。
"图联邦学习如何提升金融行业数据挖掘能力?" "图联邦学习在金融安全领域的应用与挑战是什么?" "未来图联邦学习在金融行业的发展趋势如何?"
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