联邦学习技术及实战

《联邦学习技术及实战》针对产业界在智能化过程中普遍面临的数据不足问题，详细地阐述了联邦学习如何帮助企业引入更多数据、提升机器学习模型效果。互联网数据一般分布在不同的位置，受隐私保护法规限制不能共享，形成了“数据孤岛”。联邦学习像“数据孤岛”之间的特殊桥梁，通过传输变换后的临时变量，既能实现模型效果提升，又能确保隐私信息的安全。

《联邦学习技术及实战》介绍了联邦学习技术的原理和实战经验，主要内容包括隐私保护、机器学习等基础知识，联邦求交、联邦特征工程算法，三种常见的联邦形式，以及工程架构、产业案例、数据资产定价等。

彭南博

京东科技集团风险管理中心总监，在人工智能算法、风控模型等领域具有丰富的实践经验。他负责风险智能模型技术布局和业务落地，建立了数据、算法、工程三位一体的大数据应用体系。在联邦学习应用实践中，他领导团队研发联邦学习技术和产品，为风险业务建立了基于联邦学习的模型工程架构、模型管理体系、模型监控体系。他于2012年在中国科学院大学获得博士学位，先后参与三项国家基金项目，发表期刊和会议论文10余篇，申请专利70余项。

王虎

京东科技集团风险管理中心算法科学家，在机器学习和数据挖掘领域具有丰富的产业应用经验。他负责风险场景的模型研发，针对风险数据孤岛问题，调研并论证联邦学习技术的可行性，完成了从0到1的联邦风控应用创新，负责联邦组网过程中的算法研发和模型优化。他于2012年在中国科学院大学获得博士学位，其后负责并完成了药物副作用挖掘、电力销量预测、驾驶员...

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