王健宗 李泽远 何安珣 王伟

数据孤岛问题已经成为制约人工智能发展的主要阻碍。在此背景下，联邦学习（FederatedLearning）作为一种新兴的机器学习技术范式，凭借其突出的隐私保护能力，展示出在诸多业务场景中的应用价值。本书从联邦学习的基础知识出发，深入浅出地介绍了中央服务器优化和联邦机器学习的算法体系，详细阐述了联邦学习中涉及的加密通信模块的相关知识，以定性和定量的双视角建立了联邦学习服务质量的评估维度、理论体系，