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标题: 就业率最高数据分析培训！大咖分享：联邦学习——打破数据孤岛，保护隐私的新利器 [打印本页]
作者: iData数据分析就业培训 时间: 4 天前
标题: 就业率最高数据分析培训！大咖分享：联邦学习——打破数据孤岛，保护隐私的新利器
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最权威就业率最高的数据分析潮流领跑者
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在数字化时代，隐私保护与数据利用之间的平衡成为了一个全球性的话题。随着技术的发展，我们越来越依赖于数据来提升服务质量和用户体验，但同时，用户对于个人隐私的保护意识也在不断增强。在这样的背景下，联邦学习作为一种新兴的技术框架，为我们提供了一个既保护隐私又提升服务质量的解决方案。今天，我们有幸邀请到了风控贷前评分卡资深建模师，为我们深入解读联邦学习在实际应用中的案例和挑战。
什么是联邦学习
联邦学习（Federated Learning）是一种带有隐私保护、安全加密技术的分布式机器学习框架，旨在让分散的各参与方在满足不向其他参与者披露隐私数据的前提下，协作进行机器学习的模型训练。
这种技术的核心优势在于，它能够在保护用户隐私的同时，实现数据的联合利用，打破数据孤岛，提升模型性能。
联邦学习可以被用于哪些方面
联邦学习作为一种保护隐私的分布式机器学习技术，已经在多个领域展现出其独特的应用价值。例如我们熟悉的：智能手机个性化服务、语音识别系统、 医疗数据分析和金融行业等等。
以金融行业为例，尤其是银行和信贷机构，贷前评分卡是评估客户信用风险的重要工具。传统的贷前评分卡模型需要大量的客户数据来进行训练，但这些数据往往分散在不同的金融机构中，且涉及客户隐私。如果引入了联邦学习的逾期率预测方法，可以在各方数据不出本地的情况下，联合各方数据进行训练，进而使得预测模型更加准确有效。
作为一种新兴的技术，联邦学习无疑正在逐渐改变我们处理数据和保护隐私的方式。而本周五i Data Global大咖分享会更是有幸邀请到风控贷前评分卡资深建模师来给大家重磅干货联邦学习——打破数据孤岛，跟大家谈谈联邦学习在贷前评分卡的应用和可能遇到的问题。他拥有超过十年的数据分析和机器学习经验，专注于风控贷前评分卡模型的构建和优化。在联邦学习领域有着丰富的实践经验，曾成功帮助多家金融机构实现数据隐私保护和模型性能提升的双重目标。届时他也会向大家介绍怎么通过建模预测好、坏客户。
对联邦学习感兴趣的你，千万不要错过本周五的讲座！
本周活动安排
周二 R实战
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