联邦学习的未来：深入剖析FedAvg算法与数据不均衡的解决之道
引言 随着数据隐私和数据安全法规的不断加强，传统的集中式机器学习方法受到越来越多的限制。为了在分布式数据场景中高效训练模型，同时保护用户数据隐私，联邦学习（Federated Learning, FL）应运而生。它允许多个参与方在本地数据上训练模型，并通过共享模型参数而非原始数据，实现协同建模。 本文将以联邦学习中最经典的联邦平均算法（FedAvg）为核心，探讨其原理...
1.联邦学习算法，怎么做单机算法调优，独立单份的数据做联邦算法，不准，怎么同步修改联邦算法
1.联邦学习算法，怎么做单机算法调优，独立单份的数据做联邦算法，不准，怎么同步修改联邦算法，升级算法的依据是什么？ 2.同态加密， 这个是什么？加密这块是否做了国产化，还是依赖国外加密技术？？ 3.primihub已经可以一键部署docker了，基于k8s平台运行的适配做了吗？ fastdfs这种 分布式文件系统，怎么做隐匿查询、隐私求交，安全加密访问？ 已经有了https安全，为啥还是不安全？
联邦学习产品及算法运行机制简介（下）
模型训练界面模型预测界面后记1、后续会推出每个算法内部对应的数学运算公式 一起领略下通过数学解决实际问题的过程 2、知其然并知其所以然 才能走的更远
联邦学习产品及算法运行机制简介（上）
前言本文目标1、简单介绍下联邦学习产品形态 2、简要介绍下样本融合、特征工程、模型训练、模型预测算法大致实现过程声明：不涉及任何公司代码如何快速了解算法运行内部的运行机制首先搭建一套独立的运行环境（包括WEB、Java、Python） 然后页面发起 Python guest和host两方同时一步一步Debug即可整体访问流程结合产品界面梳理算法内部运行过程样本融合界面选择两方训练数据集特征工程界....
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