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中国人工智能产业发展联盟：2021电信领域联邦学习技术应用白皮书（37页）.pdf

上传人：懒人编号：64362 2021-12-02 PDF PDF DOCX DOCX DOCX 37页 1.32MB 10张图表

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电信网络利用先进的人工智能技术通过及时有效地收集、传输、并随时随地学习数据，用于大量创新应用和智能服务。

报告速读

本文主要介绍了联邦学习在电信领域的应用。联邦学习是一种新兴的分布式机器学习框架，能够在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下，让多参与方或多计算节点之间在不共享原始数据的基础上联合进行高效的模型训练。文章首先概述了联邦学习的产生背景、技术概念和发展状况，然后详细介绍了电信联邦学习架构与关键技术，包括横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。接着，文章展示了电信联邦学习在ONT精准识别、防未知网站注入攻击检测、消费金融、5G网络QoE评估和预测、数据中心PUE控制等领域的应用案例。最后，文章对电信联邦学习的未来进行了展望，认为联邦学习有望在未来电信网络的多个潜在场景中得到应用，推动实现网络内生智能。