聯邦學習

　　如何在保證本地訓練數據不公開的前提下，實現多個數據擁有者協(xié)同訓練一個共享的機器學習模型？傳統(tǒng)的機器學習方法需要將所有的數據集中到一個地方（例如，數據中心），然后進行機器學習模型的訓練。但這種基于集中數據的做法無疑會嚴重侵害用戶隱私和數據安全。如今，世界上越來越多的人開始強烈要求科技公司必須根據用戶隱私法律法規(guī)妥善地處理用戶的數據，歐盟的《通用數據保護條例》是一個很好的例子。在本書中，我們將描述聯邦學習（亦稱聯邦機器學習）如何將分布式機器學習、密碼學、基于金融規(guī)則的激勵機制和博弈論結合起來，以解決分散數據的使用問題。我們會介紹不同種類的面向隱私保護的機器學習解決方案以及技術背景，并描述一些典型的實際問題解決案例。我們還會進一步論述聯邦學習將成為下一代機器學習的基礎，可以滿足技術和社會需求并促進面向安全的人工智能的開發(fā)和應用。本書可供計算機科學、人工智能和機器學習專業(yè)的學生，以及大數據和人工智能應用程序的開發(fā)人員閱讀，也可供高等院校的教員、研究機構的研究人員、法律法規(guī)制定者和政府監(jiān)管部門參考。

　　楊強 楊強教授是微眾銀行的首席人工智能官（CAIO）和香港科技大學（HKUST）計算機科學與工程系講席教授。他是香港科技大學計算機科學與工程系的前任系主任，并曾擔任大數據研究院的創(chuàng)始主任（2015-2018 年）。他的研究興趣包括人工智能、機器學習和數據挖掘，特別是遷移學習、自動規(guī)劃、聯邦學習和基于案例的推理。他是多個國際協(xié)會的會士（Fellow），包括ACM、AAAI、IEEE、IAPR 和AAAS。他于1982 年獲得北京大學天體物理學學士學位，分別于1987年和1989 年獲得馬里蘭大學帕克分校計算機科學系碩士學位和博士學位。他曾在在滑鐵盧大學（1989-1995 年）和西蒙弗雷澤大學（1995-2001 年）擔任教授。他是ACM TIST 和IEEE TBD 的創(chuàng)始主編。他是國際人工智能聯合會議（IJCAI）的理事長（2017-2019 年）和人工智能發(fā)展協(xié)會（AAAI）的執(zhí)行委員會成員（2016-2020 年）。楊強教授曾獲多個獎項，包括2004/2005 ACM KDDCUP 冠軍、ACM SIGKDD 卓越服務獎（2017）、AAAI 創(chuàng)新人工智能應用獎（2018， 2020）和吳文俊人工智能杰出貢獻獎（2019）。他是華為諾亞方舟實驗室的創(chuàng)始主任（2012-2014 年）和第四范式（AI 平臺公司）的共同創(chuàng)始人。他是Intelligent Planning （Springer）、Crafting Your Research Future （Morgan & Claypool）、Transfer Learning （Cambridge University Press）與Constraint-based Design Recovery for Software Engineering （Springer）等著作的作者。劉洋 劉洋是微眾銀行AI 項目組的高級研究員。她的研究興趣包括機器學習、聯邦學習、遷移學習、多智能體系統(tǒng)、統(tǒng)計力學，以及這些技術的產業(yè)應用。她于2012 年獲得普林斯頓大學博士學位，2007 年獲得清華大學學士學位。她擁有多項國際發(fā)明專利，研究成果曾發(fā)表于Nature、IJCAI 和ACM TIST 等科研刊物和會議上。她曾獲AAAI 人工智能創(chuàng)新應用獎、IJCAI 創(chuàng)新應用獎等多個獎項，并擔任IJCAI 高級程序委員會委員，NeurIPS 等多個人工智能會議研討會聯合主席，以及IEEE Intelligent Systems 期刊客座編委等。程勇 程勇是微眾銀行AI 項目組的高級研究員。他曾任華為技術有限公司（深圳）高級工程師和德國貝爾實驗室高級研究員，也曾在華為-香港科技大學創(chuàng)新實驗室擔任研究員。他的研究興趣和專長主要包括聯邦學習、深度學習、計算機視覺和OCR、數學優(yōu)化理論和算法、分布式和網絡計算以及混合整數規(guī)劃。他發(fā)表期刊和會議論文20 余篇。他于2006 年、2010 年、2013 年分別在浙江大學、香港科技大學、德國達姆施塔特工業(yè)大學獲工學學士學位（一等榮譽）、碩士學位和博士學位。他于2014 年獲達姆施塔特工業(yè)大學最佳博士論文獎，于2006 年獲浙江大學最佳學士論文獎。他在ICASSP’15 會議上做了關于“混合整數規(guī)劃”的教程。他是IJCAI’19 和NIPS’19 等國際會議的程序委員會委員?？奠?康焱是微眾銀行AI 項目組的高級研究員。他的工作重點是面向隱私保護的機器學習和聯邦遷移學習技術的研究和實現。他在馬里蘭大學巴爾的摩分校獲計算機碩士和博士學位。他的博士論文研究的是以機器學習和語義網絡進行異構數據集成，并獲得了博士論文獎學金。在就讀研究生期間，他參與了與美國國家標準與技術研究院（NIST）和美國國家科學基金會（NSF）合作的多個項目，設計和開發(fā)語義網絡集成系統(tǒng)。他在商業(yè)軟件項目方面也有著豐富的經驗。他曾在美國Stardog Union 公司和美國塞納公司工作了四年多的時間，從事系統(tǒng)設計和實現方面的工作。陳天健 陳天健是微眾銀行AI 項目組的副總經理。他現在負責構建基于聯邦學習技術的銀行智能生態(tài)系統(tǒng)。在加入微眾銀行之前，他是百度金融的首席架構師，同時也是百度的首席架構師。他擁有超過12 年的大規(guī)模分布式系統(tǒng)設計經驗，并在Web 搜索引擎、對等網絡存儲、基因組學、推薦系統(tǒng)、數字銀行和機器學習等多個應用領域中實現了技術創(chuàng)新。他現居于中國深圳，與其他工作伙伴一起建設和推廣聯邦AI 生態(tài)系統(tǒng)和相關的開源項目FATE。于涵 于涵現任職新加坡南洋理工大學（NTU）計算機科學與工程學院助理教授、微眾銀行特聘顧問。在2015—2018 年期間，他在南洋理工大學擔任李光耀博士后研究員（LKY PDF）。在加入南洋理工大學之前，他曾在新加坡惠普公司擔任嵌入式軟件工程師。他于2014 年獲南洋理工大學計算機科學博士學位。他的研究重點是在線凸優(yōu)化、人工智能倫理、聯邦學習及其在眾包等復雜協(xié)作系統(tǒng)中的應用。他在國際學術會議和期刊上發(fā)表研究論文120 余篇，獲得了多項科研獎項。