聯(lián)邦學習技術應運而生！

聯(lián)邦學習作為一種強調數(shù)據(jù)安全和隱私保護的分布式機器學習技術，在人工智能廣泛發(fā)揮作用的背景下，受到廣泛關注。

人工智能技術不斷發(fā)展，在不同前沿領域體現(xiàn)出強大活力。然而，現(xiàn)階段人工智能技術的發(fā)展受到數(shù)據(jù)的限制，公眾對于數(shù)據(jù)隱私更為敏感。數(shù)據(jù)孤島和隱私問題的出現(xiàn)使人工智能技術發(fā)展受限，同時各機構、企業(yè)所擁有的數(shù)據(jù)又有極大的潛在應用價值。那么，如何在滿足數(shù)據(jù)安全和合規(guī)要求的前提下，利用多方異構數(shù)據(jù)進一步學習以推動人工智能的發(fā)展呢？

為了解決這個問題，聯(lián)邦學習技術應運而生。

什么是聯(lián)邦學習

聯(lián)邦學習是一種帶有隱私保護、安全加密技術的分布式機器學習框架，旨在讓分散的各參與方在滿足不向其他參與者披露隱私數(shù)據(jù)的前提下，協(xié)作進行機器學習的模型訓練。

聯(lián)邦學習架構

聯(lián)邦學習的架構分為兩種，一種是中心化聯(lián)邦（客戶端/服務器）架構，一種是去中心化聯(lián)邦（對等）架構。

1．客戶端/服務器架構

在客戶端/服務器架構中，各參與方須與中央服務器合作完成聯(lián)合訓練，如圖1所示，過程如下：

（1）中央服務器先將初始模型分發(fā)給各參與方，然后各參與方根據(jù)本地數(shù)據(jù)集分別對所得模型進行訓練。

（2）接著，各參與方將本地訓練得到的模型參數(shù)加密上傳至中央服務器。

（3）中央服務器對所有模型梯度進行聚合，再將聚合后的全局模型參數(shù)加密傳回至各參與方。

2．對等架構

在對等架構中，不存在中央服務器，所有交互都是參與方之間直接進行的，如圖2所示：

在對等架構中，由于沒有第三方服務器的參與，參與方之間直接交互。因此，當參與方對原始模型訓練后，需要將本地模型參數(shù)加密傳輸給其余參與聯(lián)合訓練的數(shù)據(jù)持有方。

聯(lián)邦學習行業(yè)解決方案

聯(lián)邦學習可以在不同機構間發(fā)揮作用，兼具模型質量無損、數(shù)據(jù)隱私安全的優(yōu)勢，具有廣泛的應用場景。

1. 聯(lián)邦學習+智慧金融

金融行業(yè)加速數(shù)字化轉型的過程中，銀行、保險、投資等行業(yè)都面臨著有效數(shù)據(jù)欠缺與隱私保護安全的雙重挑戰(zhàn)。

以車險為例， 對于車輛的出險概率預測可以根據(jù)車輛的屬性數(shù)據(jù)（如車輛型號等）、車輛歷史理賠數(shù)據(jù)以及車輛所有人的屬性數(shù)據(jù)（如投保人駕駛年齡等）。這些數(shù)據(jù)涉及用戶隱私，分布在不同組織機構內，因此車輛出險概率的構想實際落地非常困難。

若引入了聯(lián)邦學習的車險出險概率預測方法，可以在各方數(shù)據(jù)不出本地的情況下，聯(lián)合各方數(shù)據(jù)進行訓練，包括車輛的屬性數(shù)據(jù)、車輛歷史理賠數(shù)據(jù)以及車輛所有人的屬性數(shù)據(jù)，進行車輛出險概率的預測，進而使車輛承保、定價更加合理。

2. 聯(lián)邦學習+智慧城市

智慧城市建設是國家數(shù)字戰(zhàn)略的關鍵組成部分，在包括零售、交通、物流、政府在內的智慧城市場景中，存在數(shù)據(jù)利用率低、模型精確度低等問題。

以零售為例，傳統(tǒng)零售企業(yè)只擁有本地門店消費記錄，無法整體把握行業(yè)態(tài)勢。但各企業(yè)、機構單純的數(shù)據(jù)融合是無法保障數(shù)據(jù)安全和用戶隱私的，如何解決這些問題成為實現(xiàn)數(shù)字化新零售的重點。

現(xiàn)擬建立基于聯(lián)邦學習的商家洞察系統(tǒng)，其結構如圖4所示。在這一智慧零售場景中，有4個數(shù)據(jù)持有方：社交平臺，擁有用戶個性化特征；電商平臺，擁有用戶詳細的線上消費記錄；零售商和品牌商，擁有用戶在本地的消費記錄。在聯(lián)邦學習過程中，各方根據(jù)本地數(shù)據(jù)訓練本地模型，然后與協(xié)調方通信以獲得最新模型參數(shù)，并以此在本地做出調整。

3. 聯(lián)邦學習+智慧醫(yī)療

在醫(yī)療領域，人工智能有著巨大的潛力和市場。例如 "疾病風險預測模型"常被用來預測某種疾病在未來發(fā)病的可能性，從而能針對性地對康復項目進行調整。然而，由于患者的隱私數(shù)據(jù)受到嚴格保護，各醫(yī)療機構間無法輕易共享，這使醫(yī)療領域中AI與數(shù)據(jù)的結合變得尤為困難。

聯(lián)邦學習技術可以在本地醫(yī)院端加密患者樣本，通過加密協(xié)議在各方傳遞加密之后的模型梯度等參數(shù)信息，各個醫(yī)療機構通過對全局下發(fā)的加密信息進行客戶端解密，實現(xiàn)模型參數(shù)更新，從而在保護雙方原始數(shù)據(jù)不被暴露的前提下，聯(lián)合雙方用戶特征進行疾病預測模型的訓練。

這種基于聯(lián)邦學習技術和先驗醫(yī)學知識的疾病風險預測體系，成功解決了面向訓練過程中的隱私保護難題，其提供的疾病預測結果為醫(yī)療健康應用的快速落地，如癌癥早篩等，提供了新的契機。

以上內容摘自《深入淺出聯(lián)邦學習：原理與實踐》，經出版方授權發(fā)布

本書從多角度角度出發(fā)介紹了聯(lián)邦學習的理論，并且在聯(lián)邦學習實戰(zhàn)部分也詳細敘述了聯(lián)邦學習開源框架的安裝指南、測試樣例和實操部署流程，詳情請參考《深入淺出聯(lián)邦學習：原理與實踐》。