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基于联邦学习的数据融合技术单击此处添加副标题汇报人:小无名
目录01添加目录项标题02联邦学习概述03数据融合技术04基于联邦学习的数据融合05基于联邦学习的数据融合技术实现06基于联邦学习的数据融合技术发展趋势
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联邦学习概述02
联邦学习的定义联邦学习是一种机器学习方法,旨在保护数据隐私和安全。联邦学习可以应用于各种领域,如医疗、金融、物联网等。联邦学习通过使用加密技术、分布式计算和机器学习算法,实现数据共享和模型训练。它允许多个参与方在保护各自数据的前提下,共同训练一个机器学习模型。
联邦学习的原理联邦学习的核心思想是在不共享原始数据的情况下,通过多个参与方的协作,共同
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