聯(lián)邦學習到底是什么呢？

我們認為可以這樣定義：它是在數(shù)據不出本地的前提下，由多個參與方聯(lián)合、協(xié)作完成建模任務的分布式機器學習范式。據統(tǒng)計，2020年產生的聯(lián)邦學習相關論文超過6000篇，是之前所有相關論文的三倍多。作為大數(shù)據時代下人工智能發(fā)展不可或缺的核心技術，聯(lián)邦學習已經成為當前學術界、產業(yè)界爭相研究和應用的對象。

在絕大部分的行業(yè)中，數(shù)據是以孤島的形式存在的，即數(shù)據在不同機構或部門中獨立存儲、分倉管理，難以流通和利用，而人工智能的發(fā)展又往往會涉及多個領域的數(shù)據。在過去，為了打破數(shù)據孤島，數(shù)據需求方通常會收集來自不同機構的數(shù)據信息，并統(tǒng)一整合到中心數(shù)據集群后進行集中處理和應用。然而，由于數(shù)據隱私泄露和數(shù)據獲取成本過高，這一方法變得越來越不可取。同時，在愈發(fā)重視數(shù)據隱私安全的全球性趨勢下，社會各界逐漸提升了數(shù)據所有權、資產化的保護意識，各國也逐步出臺新的法律法規(guī)來嚴格規(guī)范數(shù)據的管理和使用。例如，2018年5月，歐盟實施《通用數(shù)據保護條例》（GDPR）來保護用戶的個人隱私和數(shù)據安全，禁止數(shù)據在實體間轉移、交換和交易。2020年10月，我國公布《中華人民共和國個人信息保護法（草案）》，為個人信息保護提供了強有力的法律保障。在法律法規(guī)強監(jiān)管的環(huán)境下，如何在確保數(shù)據隱私安全的前提下解決數(shù)據孤島問題，已然成為人工智能發(fā)展的首要挑戰(zhàn)。

聯(lián)邦學習成為打破人工智能發(fā)展困境的“頭雁”，其核心價值是在數(shù)據安全合規(guī)的前提下提升模型效果，實現(xiàn)降本增效。那么聯(lián)邦學習是如何做到的呢？對于聯(lián)邦模型的訓練而言，模型可以基于各參與方的本地數(shù)據庫進行訓練，訓練過程中的模型參數(shù)通過加密機制在各參與方間通信，數(shù)據無須出本地，既保證了數(shù)據隱私安全合規(guī)，又間接共享了數(shù)據資源，促進了數(shù)據生產要素的流通。對于聯(lián)邦模型的推理而言，由多個參與方聯(lián)合共建的最優(yōu)模型可以在密態(tài)基礎上實現(xiàn)金融、醫(yī)療、政務等多個行業(yè)的賦能應用。

聯(lián)邦學習能有效解決人工智能發(fā)展面臨的數(shù)據隱私安全與孤島問題，這為大數(shù)據與人工智能的健康發(fā)展和顛覆式變革奠定了基礎，并為其在更復雜、更前沿、更尖端領域的應用落地創(chuàng)造了更多的機會和可能。

為什么要寫本書

聯(lián)邦學習技術一經提出，便引起了社會各界人士的廣泛關注。聯(lián)邦學習能夠滿足各方在不共享數(shù)據源的前提下進行數(shù)據聯(lián)合訓練的需求，幫助多方組織構建最優(yōu)的機器學習模型。這一技術不僅能夠推動互聯(lián)網時代下海量數(shù)據的價值變現(xiàn)，還能助力人工智能的發(fā)展革新和應用落地。

目前，聯(lián)邦學習的相關學習資源過于分散，相關圖書屈指可數(shù)。為了更好地普及聯(lián)邦學習知識，傳遞聯(lián)邦學習價值，我們特寫作本書，旨在系統(tǒng)全面地介紹聯(lián)邦學習的來龍去脈，為有志于聯(lián)邦學習理論研究和實踐的讀者提供指引和參考。希望本書能夠給廣大讀者帶來啟示。

讀者對象

大數(shù)據、人工智能相關產業(yè)的從業(yè)者和研究人員，包括但不局限于:

q想要全面了解、探索聯(lián)邦學習的讀者;

q想要上手實踐聯(lián)邦學習的讀者。

本書主要內容

全書共9章，分為4部分。

第一部分　基礎（第1~2章）

主要介紹了聯(lián)邦學習的概念、由來、發(fā)展歷史、架構思想、應用場景、優(yōu)勢、規(guī)范與標準、社區(qū)與生態(tài)等基礎內容。

第二部分　原理（第3~5章）

詳細講解了聯(lián)邦學習的工作原理、算法、加密機制、激勵機制等核心技術。

第三部分　實戰(zhàn)（第6~7章）

主要講解了PySyft、TFF、CrypTen等主流聯(lián)邦學習開源框架的部署實踐，并給出了聯(lián)邦學習在智慧金融、智慧醫(yī)療、智慧城市、物聯(lián)網等領域的具體解決方案。

第四部分　拓展（第8~9章）

概述了聯(lián)邦學習的形態(tài)、聯(lián)邦學習的系統(tǒng)架構、當前面臨的挑戰(zhàn)等，并探討了聯(lián)邦學習的發(fā)展前景和趨勢。

勘誤與支持

聯(lián)邦學習的概念很新，更新很快，雖然我們已盡可能使本書內容準確、全面、緊跟技術前沿，但書中仍難免存在遺漏或不妥之處，懇請讀者批評指正。如果你有關于本書的任何意見或建議，歡迎發(fā)送郵件到y(tǒng)fc@hzbook.com，期待你的反饋。

致謝

本書的寫作占用了我們大量的業(yè)余時間，在此特別感謝家人、朋友的理解和支持。另外，在本書寫作過程中，機械工業(yè)出版社華章公司的編輯們給予了精心指導和大力支持，沒有他們細致的工作，本書無法如此順利地出版，特此感謝。