联邦学与应用 人工智能 向小佳 等 新华正版
联邦学可以有效解决数据孤岛问题
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作者向小佳 等
出版社电子工业出版社
ISBN9787121423017
出版时间2022-01
版次1
装帧平装
开本16开
页数312页
字数306千字
定价109元
货号xhwx_1202543531
上书时间2023-12-16
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目录：
章 联邦学与金融科技应用介绍
1.1 联邦学的发展背景和历程
1.2 金融数据价值挖掘的联邦学实践
第2章 联邦学算之建模准备
2.1 联邦学的分类
2.2 样本对齐的实现方式
2.2.1 基于哈希函数的普通对齐方式
2.2.2 基于非对称加密算的隐私保护对齐方式
2.3 特征工程的联邦学实现方式
2.3.1 特征工程简介
2.3.2 联邦特征工程
第3章 联邦学算之模型实现
3.1 线模型的联邦学实现方式
3.1.1 横向联邦学中的线模型
3.1.2 纵向联邦学中的线模型
3.2 特别梯度提升树的联邦学实现方式
3.2.1 xgboost算介绍
3.2.2 secureboost算介绍
3.3 深度学类算的联邦学实现方式
3.3.1 深度学的基本概念
3.3.2 常用的深度学算介绍
3.3.3 联邦深度学算介绍
第4章 基于联邦学的系统
4.1 信息与系统
4.2 矩阵分解和因子分解机的实现方式
4.2.1 基于隐语义模型的算
4.2.2 矩阵分解算
4.2.3 因子分解机模型
4.3 联邦系统算
4.3.1 联邦算的隐私保护
4.3.2 联邦系统的分类
4.3.3 横向联邦系统
4.3.4 纵向联邦系统
第5章 联邦学应用之数据要素价值
5.1 联邦学贡献度
5.1.1 背景介绍
5.1.2 基于缺失的贡献度计算
5.1.3 基于shapley值的贡献度计算
5.2 基于联邦学的数据要素交易
5.2.1 数据要素交易的背景与现状
5.2.2 基于联邦学的交易机制构建
第6章 联邦学台搭建实践
6.1 联邦学开源框架介绍
6.2 fate架构与核心功能
6.3 金融控股集团联邦学台简介
6.4 fate集群部署实践
6.4.1 all-in-one方式部署fate集群
6.4.2 docker-e方式部署fate集群
6.4.3 在kuberes上部署fate集群
6.4.4 fate集群部署验证
6.4.5 fate集群配置管理及注意事项
6.5 与异构台对接
6.5.1 与大数据台对接
6.5.2 与区块链台对接
6.5.3 多参与方自动统计任务
第7章 联邦学台实践之建模实战
7.1 横向联邦学场景
7.1.1 建模问题与环境准备
7.1.2 横向联邦学建模实践过程
7.2 纵向联邦学场景
7.2.1 建模问题与环境准备
7.2.2 纵向联邦学建模实践过程
第8章 跨机构联邦学运营应用案例
8.1 跨机构数据统计
8.2 在交营销场景中的联邦学实践
8.2.1 联邦学在交营销场景中的应用
8.2.2 信用卡交营销的联邦学案例
8.3 联邦规则抽取算及其在反欺诈与营销场景中的应用
8.3.1 基于f-score的联邦集成树模型和其对应的业务背景
8.3.2 损失函数、剪枝和自动化规则抽取
8.3.3 纵向和横向fed-feare
8.3.4 横向fed-feare应用于金融反欺诈
8.3.5 纵向fed-feare应用于营销
第9章 跨机构联邦学风控应用案例
9.1 联邦学下的评分卡建模实践
9.1.1 背景需求介绍
9.1.2 联邦学框架下的评分卡建模
9.1.3 联邦学框架下的评分卡模型优化
9.1.4 应用案例
9.2 对企业客户评估的联邦学和区块链联合解决方案
9.2.1 金融控股集团内对企业客户评估的应用背景
9.2.2 联邦解决方案的内容
9.2.3 券商对公客户的评级开发
9.3 在保险核保场景中银行保险数据联邦学实践
9.3.1 保险核保
9.3.2 智能核保
9.3.3 联邦学与智能核保
0章 联邦学应用扩展
10.1 基于联邦学的计算机视觉应用
10.1.1 联邦计算机视觉简述
10.1.2 研究现状与应用展望
10.2 联邦学在自然语言处理领域的应用
10.2.1 联邦自然语言处理技术进展
10.2.2 联邦自然语言处理应用
10.2.3 挑战与展望
10.3 联邦学在大健康领域中的应用
10.3.1 联邦学的大健康应用发展历程
10.3.2 挑战与顾虑
10.4 联邦学在物联网中的应用
10.4.1 物联网与边缘计算
10.4.2 人工智能物联网
10.4.3 研究现状与挑战
附录1 rsa公钥加密算
附录2 paillier半同态加密算
附录3 安全多方计算的spdz协议
参文献
内容简介：
本书既是关于联邦学技术和实践方的介绍，又是关于联邦学在业界，特别是金融科技行业应用实践的案例展示。章介绍联邦学的发展背景和历程，以及金融业中数据共享的机遇和挑战。第2章～第5章介绍不同类型的机器学方在联邦学模式下的实现，以及关键算。第6章介绍联邦学开源框架fate的架构和部署，以及在金融控股集团内大数据台上建立跨机构统一数据科学台的实施方案。第7章从建模者的角度展示了典型建模流程的实战过程。第8章和第9章结合金融相关行业的实践，以多个应用案例和解决方案的形式，介绍联邦学在营销运营和风险管理等不同业务方向上不同层次的应用实践。0章从人工智能的不同方向介绍联邦学应用扩展及前景。附录介绍了联邦学框架中相关的密码学工具。本书适合隐私保护计算研究者（特别是联邦学技术的研究者）、大数据和人工智能方向的开发者及大数据相关的应用人员阅读参。本书为希望使用大数据技术和从事数据分析挖掘的业界人员提供了新的思路和视角。
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