纵向联邦学习应用场景
2023-11-29 10:36:39 14 举报
登录查看完整内容
纵向联邦学习是一种新兴的机器学习方法,它允许多个参与方在保持数据隐私的同时进行模型训练。这种方法在许多应用场景中都表现出了巨大的潜力。例如,在医疗领域,纵向联邦学习可以帮助医院和研究机构共享患者的医疗记录,以改进诊断和治疗算法,同时保护患者的隐私。此外,纵向联邦学习还可以应用于金融行业,帮助银行和保险公司共享客户的交易数据,以提高风险评估和欺诈检测的准确性。总之,纵向联邦学习为各行各业提供了一个强大的工具,可以在保护数据隐私的前提下实现更高效、更准确的数据分析和应用。
作者其他创作
大纲/内容
Evaluation Result
Evaluation Agency
Insurance Agency
Upload Data
Bank
![纵向联邦学习应用场景](https://www.processon.com/chart_image/template/thumb/6566a3b7926e62261429f08f.png?tid=655df1654cdeeb0fc360270f)
收藏
![联邦学习](https://www.processon.com/chart_image/template/thumb/6459f5b076213115b7c33b7c.png?tid=6459e7cf630f7b21f2b8d17d)
收藏
0 条评论
回复 删除
下一页