在極具前景的金融領域挖掘聯邦學習新應用

在過往學習中,兩位學子已初步接觸過聯邦學習概念,而通過此次大賽中系統性接觸聯邦學習,他們發(fā)現其在權益產品定價方面極具優(yōu)勢,因為聯邦學習能保護數據隱私,一些之前定價時不能被考慮的因素可以被納入考慮,從而使定價更精準合理。

在進一步研究金融相關服務后,兩位學子確定了這一項目方向,據章逸佳講:“5G和車聯網時代到來,能帶來大量的車輛和用戶行為數據,作為車險定價的參考。而基于聯邦學習能夠實現數據不出本地前提下聯合建模的這一特性,項目思路順勢而生,目的是在車聯網數據不出本地的情況下,實現多輛車之間的橫向聯邦建模,用建模結果對用戶進行車險保費精準定價?!?/p>

首個可視化聯邦學習開源框架為創(chuàng)新插上翅膀

優(yōu)秀的項目創(chuàng)意也需要好的工具與嚴謹的精神加以實現,據悉,在比賽過程中,兩位學子使用了FATE框架進行多方的橫向聯邦建模。作為全球首個聯邦學習的工業(yè)級開源框架,FATE提供了一個安全的計算框架以支持聯邦學習算法。它實現了基于同態(tài)加密和多方計算的安全計算協議,并支持聯邦學習架構與各種機器學習算法的安全計算,包括邏輯回歸和梯度提升樹等經典 ML 算法,也包括深度學習和遷移學習等前沿研究。

楊林彬表示,FATE的版本更新讓人驚喜,如新發(fā)布的FATE 1.0中standalone有一個docker安裝版本,為部署整體框架節(jié)省了很多時間。此外,新增的FATEFLOW和FATEBOARD這兩大組件。FATEFLOW把聯邦建模流程進行打包,FATEBOARD把建??梢暬策M一步提升了整體建模的流暢度及體驗。期待下一次FATE版本迭代帶來的更佳體驗。

面向未來的新技術,聯邦學習及FATE未來可期

作為微眾銀行首屆金融科技高校技術大賽的冠軍團隊,兩位學子對聯邦學習及FATE有許多構想,他們相信在數據隱私保護趨嚴、數據安全越來越被重視的今天,聯邦學習會發(fā)揮日益重要的作用,而FATE框架語言則還可以實現更多模型,支持更豐富的算法,從而應用在不同的場景中。

在采訪的最后,章逸佳提到,聯邦學習能夠實現數據不出本地前提下的聯合建模,有效保護用戶的隱私和數據安全;而FATE則正好為大家提供了一個進行聯邦學習的平臺。當數據量繼續(xù)增加、人們對數據安全更加重視,相信在未來兩者會相輔相成,給開發(fā)者帶來更多便利。

可以預見,在以后會有越來越多以高校學子為代表的年輕一代投入聯邦學習研究及FATE開源項目中。大會頒獎嘉賓、微眾銀行首席人工智能官楊強教授表示:一個有活力的開源生態(tài)離不開有志向的青年人的貢獻,一個極具未來前景的前研技術才能受到高校青睞。期待越來越多的高校學子及企業(yè)機構深耕聯邦學習技術,實現數據安全合規(guī)下的人工智能應用落地。

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Fred

baiyan

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