彭司实验室

联邦机器学习(Federated machine learning/Federated Learning)，又名联邦学习，联合学习，联盟学习。联邦机器学习是一个机器学习框架，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。联邦学习作为分布式的机器学习范式,可以有效解决数据孤岛问题,让参与方在不共享数据的基础上联合建模,能从技术上打破数据孤岛,实现AI协作。谷歌在2016年提出了针对手机终端的联邦学习,微众银行AI团队则从金融行业实践出发,关注跨机构跨组织的大数据合作场景，首次提出“联邦迁移学习”的解决方案，将迁移学习和联邦学习结合起来。