联邦学习 解开数据产业镣铐的金钥匙

人工智能，这项跨越数十年的技术，如同一颗璀璨的明珠，引领着时代的风口浪尖。从最初的达特茅斯会议到如今震惊世界的AlphaGo，人工智能不断迭代与创新，展现出无限生机。在这个蓬勃发展的领域里，联邦学习作为大数据行业的新兴技术，应运而生，有望解决数据孤岛难题。

技术的价值，在于其商业应用。联邦学习如何赋能数据产业，挖掘数据价值，帮助企业实现跨越式发展？3月22日，腾讯云TVP技术闭门会上，专家们围绕这一话题展开了深入探讨。

联邦学习的崛起，激活了跨云大数据合作的新篇章。在日益严格的监管环境下，数据保护的法律法规不断完善，跨云大数据合作面临重重挑战。微众银行人工智能部副总经理陈天健老师分享了联邦学习带来的变革。他首先介绍了跨云大数据合作的现实困境，然后详细阐述了联邦学习的历史沿革和核心概念。

联邦学习，旨在保证数据安全的条件下实现跨机构、跨企业内部的数据合作。它通过加密机制下的参数交换方式，建立虚拟的共有模型，实现数据的安全共享和合作。这一技术的出现，如同在数据合作的道路上点亮了一盏明灯，为跨机构间、机构内部不同组织间提供安全、合规的数据合作网络构建解决方案。

陈天健老师还介绍了微众银行在联邦学习方面的成果。他们开源了工业级的联邦学习系统——FATE，为社区提供了全套可验证的代码。FATE在系统的可用性、可靠性、数据安全可审计的特性等方面进行了大量研究和探索。

而在腾讯云大数据团队研发副总经理雷小平的分享中，我们了解到联邦学习的能力在公有和私有场景下都有着广泛的应用需求。他们致力于将联邦学习能力产品化，提升用户在使用过程中的易用性，为数据供需双方提供商业价值。

雷小平还详细解释了联邦学习的应用场景，如风控和广告营销等。针对这些场景的传统解决方案存在的问题，他提出了联邦学习的三种思路：ID匹配和四则运算等。这些创新思路为数据合作提供了新的方向，也展示了联邦学习的巨大潜力。

联邦学习作为一项新兴的大数据技术，正引领着数据合作的新潮流。它不仅有望解决数据孤岛难题，还能为企业挖掘数据价值，助力企业实现跨越式发展。在未来的发展中，我们期待联邦学习能够带来更多的创新和突破，为数据产业注入新的活力。在机器学习领域，联邦学习作为一种新兴的技术趋势正在崛起。为了解决数据融合的安全问题，联邦学习应运而生。雷小平老师指出，联邦学习主要针对典型的机器学习场景，包括学习前的特征维度和学习后的数据服务。目前联邦学习并不能解决所有数据融合上的安全问题，特别是在多方数据做sql安全计算方面。为此，腾讯云神盾联邦学习团队已经构建了一套完整的解决方案，旨在服务于广大的To B场景客户，满足他们挖掘数据价值的需求。

腾讯云神盾联邦学习的产品具有两大典型应用场景：拉新场景模型和首页预测模型。该产品在用户侧的使用极为简便，从创建任务到安全求交、特征工程、特征选择、结果展示只需五步完成。它的底层模型和训练框架基于微众银行的FATE框架构建，这是一个成熟的联邦学习框架，能够满足各种模型的需求。腾讯云神盾联邦学习团队的工作重点在于上层环境的安全、产品化的易用性以及场景化的改造工作。

该产品是首批通过信通院认证的产品之一，在实际应用中，为客户带来了实际效益的提升，真正赋能大数据产业，让数据变得“活跃”。在闭门会上，雷小平老师还针对观众的问题进行了精彩的回答。

VMware首席架构师张海宁老师作为活动的主持人，同时也是联邦学习的资深人士，对联邦学习的价值进行了高度概括。他认为，联邦学习是AI领域的一个非常新兴的方向，能够满足用户进行联合建模的需求，构造精确的人工智能模型，同时保证双方数据的隐私安全性。对于企业而言，如果希望数据能够增值并变成资产，同时收取一定的服务费，联邦学习是一个非常有价值的途径。随着数据成为21世纪最有价值的资产，联邦学习可能为数据的变现和产生新价值提供一种思路或途径。

可以预见的是，联邦学习将成为AI领域的下一个重点发展方向。自从2016年由Google提出以来，其势头发展迅猛。特别是在技术实现和商业落地方面，微众银行、腾讯云等中国企业走在前列，这将为联邦学习的生态建设和标准制定带来更为积极的消息。

作为腾讯云最具价值专家（TVP）计划的一部分，旨在打造与行业技术专家的交流平台，构建云计算技术生态，实现“用科技影响世界”的美好愿景。在这个疫情发生的特殊时期，TVP希望通过这一系列高端、前沿的技术闭门会，为产业提供应对之法。