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聯(lián)邦學習(Federated Learning),又稱聯(lián)合學習,作為一種分布式機器學習框架,能夠在保護數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下,讓多參與方或多計算結(jié)點之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進行高效率的機器學習。本課程是聯(lián)邦學習進階課程,介紹更加嚴苛的隱私保護方法和分布式算法進階:FedOpt和FedMDGA。來自:其他本課程助力開發(fā)者從0到1入門Serverless,了解Serverless起源、概念、應用場景及價值。來自:其他
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