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人工智能未來新方向——年輕人眼中的“聯邦學習”

2019-08-30 15:27:22  來源:中國網

摘要:從2016年首次概念提出,到如今在各行業開始落地應用,從開源框架到國內國際標準陸續制定出臺,能在保證數據隱私安全基礎上,實現共同建模,提升AI模型的效果的“聯邦學習”成為近兩年來受到各方關注的人工智能新方向。在聯邦學習的生態建設中,有這樣一群人值得關注,他們充滿創新與活力,擁有好奇心與想象力,為未來賦予無限想象。
關鍵詞: AI
    從2016年首次概念提出,到如今在各行業開始落地應用,從開源框架到國內國際標準陸續制定出臺,能在保證數據隱私安全基礎上,實現共同建模,提升AI模型的效果的“聯邦學習”成為近兩年來受到各方關注的人工智能新方向。在聯邦學習的生態建設中,有這樣一群人值得關注,他們充滿創新與活力,擁有好奇心與想象力,為未來賦予無限想象。

在8月26日剛落幕的微眾銀行首屆金融科技高校技術大賽上,來自北京大學及加州大學圣地亞哥分校的兩位學子憑借其基于聯邦學習技術及工業級開源框架FATE完成的作品 “聯邦微車險——基于橫向聯邦學習和5G技術的個性化車險定價方案”斬獲冠軍,為聯邦學習探索更多應用場景提供了新思路。

冠軍團隊的兩位成員章逸佳及楊林彬在接受采訪時,分享了年輕一代對于聯邦學習這一新方向的研究與探索,以及更多關于FATE的期望與設想。

在極具前景的金融領域挖掘聯邦學習新應用

在過往學習中,兩位學子已初步接觸過聯邦學習概念,而通過此次大賽中系統性接觸聯邦學習,他們發現其在權益產品定價方面極具優勢,因為聯邦學習能保護數據隱私,一些之前定價時不能被考慮的因素可以被納入考慮,從而使定價更精準合理。

在進一步研究金融相關服務后,兩位學子確定了這一項目方向,據章逸佳講:“5G和車聯網時代到來,能帶來大量的車輛和用戶行為數據,作為車險定價的參考。而基于聯邦學習能夠實現數據不出本地前提下聯合建模的這一特性,項目思路順勢而生,目的是在車聯網數據不出本地的情況下,實現多輛車之間的橫向聯邦建模,用建模結果對用戶進行車險保費精準定價。”

 

首個可視化聯邦學習開源框架為創新插上翅膀

優秀的項目創意也需要好的工具與嚴謹的精神加以實現,據悉,在比賽過程中,兩位學子使用了FATE框架進行多方的橫向聯邦建模。作為全球首個聯邦學習的工業級開源框架,FATE提供了一個安全的計算框架以支持聯邦學習算法。它實現了基于同態加密和多方計算的安全計算協議,并支持聯邦學習架構與各種機器學習算法的安全計算,包括邏輯回歸和梯度提升樹等經典 ML 算法,也包括深度學習和遷移學習等前沿研究。

楊林彬表示,FATE的版本更新讓人驚喜,如新發布的FATE 1.0中standalone有一個docker安裝版本,為部署整體框架節省了很多時間。此外,新增的FATEFLOW和FATEBOARD這兩大組件。FATEFLOW把聯邦建模流程進行打包,FATEBOARD把建模可視化,也進一步提升了整體建模的流暢度及體驗。期待下一次FATE版本迭代帶來的更佳體驗。

面向未來的新技術,聯邦學習及FATE未來可期

作為微眾銀行首屆金融科技高校技術大賽的冠軍團隊,兩位學子對聯邦學習及FATE有許多構想,他們相信在數據隱私保護趨嚴、數據安全越來越被重視的今天,聯邦學習會發揮日益重要的作用,而FATE框架語言則還可以實現更多模型,支持更豐富的算法,從而應用在不同的場景中。

在采訪的最后,章逸佳提到,聯邦學習能夠實現數據不出本地前提下的聯合建模,有效保護用戶的隱私和數據安全;而FATE則正好為大家提供了一個進行聯邦學習的平臺。當數據量繼續增加、人們對數據安全更加重視,相信在未來兩者會相輔相成,給開發者帶來更多便利。

可以預見,在以后會有越來越多以高校學子為代表的年輕一代投入聯邦學習研究及FATE開源項目中。大會頒獎嘉賓、微眾銀行首席人工智能官楊強教授表示:一個有活力的開源生態離不開有志向的青年人的貢獻,一個極具未來前景的前研技術才能受到高校青睞。期待越來越多的高校學子及企業機構深耕聯邦學習技術,實現數據安全合規下的人工智能應用落地。


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責編:liukai
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