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如何在保证本地训练数据不公开的前提下，实现多个数据拥有者协同训练一个共享的机器学习模型？传统的机器学习方法需要将所有的数据集中到一个地方（例如，数据中心），然后进行机器学习模型的训练。但这种基于集中数据的做法无疑会严重侵害用户隐私和数据安全。如今，世界上越来越多的人开始强烈要求科技公司必须根据用户隐私法律法规妥善地处理用户的数据，欧盟的《通用数据保护条例》是一个很好的例子。在本书中，我们将描述联邦学习（亦称联邦机器学习）如何将分布式机器学习、密码学、基于金融规则的激励机制和博弈论结合起来，以解决分散数据的使用问题。我们会介绍不同种类的面向隐私保护的机器学习解决方案以及技术背景，并描述一些典型的实际问题解决案例。我们还会进一步论述联邦学习将成为下一代机器学习的基础，可以满足技术和社会需求并促进面向安全的人工智能的开发和应用。
《联邦学习》可供计算机科学、人工智能和机器学习专业的学生，以及大数据和人工智能应用程序的开发人员阅读，也可供高等院校的教员、研究机构的研究人员、法律法规制定者和政府监管部门参考。
《联邦学习》
作者简介：
杨强
杨强教授是微众银行的首席人工智能官（CAIO）和香港科技大学（HKUST）计算机科学与工程系讲席教授。他是香港科技大学计算机科学与工程系的前任系主任，并曾担任大数据研究院的创始主任（2015-2018 年）。他的研究兴趣包括人工智能、机器学习和数据挖掘，特别是迁移学习、自动规划、联邦学习和基于案例的推理。他是多个国际协会的会士（Fellow），包括ACM、AAAI、IEEE、IAPR 和AAAS。他于1982 年获得北京大学天体物理学学士学位，分别于1987年和1989 年获得马里兰大学帕克分校计算机科学系硕士学位和博士学位。他曾在在滑铁卢大学（1989-1995 年）和西蒙弗雷泽大学（1995-2001 年）担任教授。他是ACM TIST 和IEEE TBD 的创始主编。他是国际人工智能联合会议（IJCAI）的理事长（2017-2019 年）和人工智能发展协会（AAAI）的执行委员会成员（2016-2020 年）。杨强教授曾获多个奖项，包括2004/2005 ACM KDDCUP 冠军、ACM SIGKDD 卓越服务奖（2017）、AAAI 创新人工智能应用奖（2018, 2020）和吴文俊人工智能杰出贡献奖（2019）。他是华为诺亚方舟实验室的创始主任（2012-2014 年）和第四范式（AI 平台公司）的共同创始人。他是Intelligent Planning （Springer）、Crafting Your Research Future (Morgan & Claypool)、Transfer Learning （Cambridge UniversityPress）与Constraint-based Design Recovery for Software Engineering （Springer）等著作的作者。
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