Federated Machine Learning: Concept and Applications
本文主要来自于该综述文章，主要介绍了使用 Federated Machine Learning
的原因，常用的一些概念，以及目前存在的一些应用。为了鼓励自己好好学习，
决定提炼核心思想，以备不时之需。
一、Why we need Federated Learning?
大数据推动着 AI 的发展，AlphaGo 使用了 300000 场游戏作为训练参数，
才打败了人类。随着 AlphaGo 的胜出，人们都开始希望大数据驱动的 AI 技术快
速的渗透到各行各业。但是真实的情况令人失望，在一些场景下，我们我们只
有有限的数据或者低质量的数据，这样要训练 AI 模型将会很难。那我们能否跨
组织传输数据，将它们集中起来进行训练，如果可以的话就可以满足大多数 AI
模型的需求。比如在一个 AI 商品推荐的模型里，商家只有用户是否购买和商品
的信息，但是没有可以描述用户支付行为习惯，购买习惯的信息，在大多数行
业里，信息像孤岛一样被个人所拥有，而且出于商业竞争、信息隐私等方面的
考虑，我们很难主观的把这些信息收集起来。
同时，当下信息安全与隐私受到了前所未有的关注。欧盟发布了 General
Data Protection Regulation (GDPR) 专门用来保护用户的信息安全。中美也先后
出台了相应的政策，对于 AI 而言，这并不是一件好事，数据的搜集又增加了新
的挑战。
传统的数据处理模型由三部分组成，第一部分收集数据并将数据传输到
第二部分。第二部分清洗并组合数据，最后，第三部分使用完整的数据进行模
型的训练，这个模型通常是最后用来使用的服务。传统的模型因为当下的情况
受到了严峻的挑战--数据都在一个个孤岛上，但是我们被禁止去采集和传送数
据。如何合法的解决数据碎片化和数据之间的隔离是一个主要的挑战。
R2017
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