【阅读笔记】联邦学习实战——联邦学习在智能物联网中的应用案例

联邦学习在AIoT中的应用：智慧社区出行时间预测

最新推荐文章于 2025-10-16 07:05:57 发布

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#网络安全 #FATE #lstm #AIoT #联邦学习

本文介绍了联邦学习在智能物联网（AIoT）领域的应用，特别是在智慧社区中的出行时间预测模型。通过使用FATE平台，避免了数据孤岛问题，确保用户数据隐私的同时，联合多个社区数据进行建模。案例中，利用递归神经网络处理时间序列特征和用户画像信息，构建多分类出行预测模型，结果显示联邦学习训练的模型效果优于本地训练。

前言

FATE是微众银行开发的联邦学习平台，是全球首个工业级的联邦学习开源框架，在github上拥有近4000stars，可谓是相当有名气的，该平台为联邦学习提供了完整的生态和社区支持，为联邦学习初学者提供了很好的环境，否则利用python从零开发，那将会是一件非常痛苦的事情。本篇博客内容涉及《联邦学习实战》第十一章内容，使用的fate版本为1.6.0，fate的安装已经在这篇博客中介绍，有需要的朋友可以点击查阅。本章内容主要围绕人工智能物联网（AIoT），一种将人工智能技术和物联网技术相结合而出现的前瞻性概念。在AIoT的概念中，物联网中的设备和传感器能收集大量数据，通过对数据进行人工智能的语义分析和处理，实现万物数据化、智能化，帮助使用者做出更好的决策。尽管如此，由于数据隐私相关法案完善，IoT设备数据得到严格保护，导致IoT设备成为了数据孤岛，数据价值难以被利用。随着联邦学习技术的提出和普及，以及边缘计算能力跌加强，FL正迅速成为AIoT领域数据隐私保护机器学习的有效方案。