联邦学习开源项目教程

联邦学习开源项目教程

federated-learning Everything about Federated Learning (papers, tutorials, etc.) -- 联邦学习 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/federatedlearning6/federated-learning

1. 项目介绍

联邦学习（Federated Learning）是一种新兴的机器学习设置，它允许多个设备在本地训练模型，而不需要共享数据。这种方式旨在保护用户隐私，同时仍然能够从分布式数据中学习到有用的信息。本项目旨在收集和整理关于联邦学习的资料，包括介绍、综述文章、最新文章、代表工作及其代码、数据集、论文等，以推动联邦学习的研究和应用。

2. 项目快速启动

本项目基于GitHub仓库进行管理，以下是快速启动的步骤：

首先，确保您已经安装了Git。然后在命令行中执行以下步骤：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/ZeroWangZY/federated-learning.git

# 进入项目目录
cd federated-learning

# 查看README文件了解项目详情
cat README.md

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 移动键盘预测：Google将联邦学习用于自家输入法，以预测用户可能输入的下一个词。
• 大规模联邦学习系统设计：Google设计的千万设备级联邦学习系统，用于在分布式设备上进行模型训练。

最佳实践

• 联邦学习的隐私保护：使用差分隐私等技术来增强联邦学习的隐私保护能力。
• 模型安全：防范Model Poisoning攻击，确保联邦学习模型的安全性。

4. 典型生态项目

• FATE：由微众银行发起的开源项目，提供了一整套联邦学习的框架和工具。
• TensorFlow Federated：Google开源的联邦学习框架，支持在不同的设备上训练和部署模型。

以上就是联邦学习开源项目的简单教程，希望对您有所帮助。欢迎您参与到项目的贡献中来，共同推动联邦学习技术的发展。

federated-learning Everything about Federated Learning (papers, tutorials, etc.) -- 联邦学习 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/federatedlearning6/federated-learning