Federated AI Technology Enabler(简称FATE)是微众银行AI团队在今年2月推出的全球首个工业级别联邦学习框架,可以让企业和机构在保护数据安全和数据隐私的前提下进行AI协作。

在促进共享发展,避免数据与平台垄断和尊重保护个人隐私之间如何兼顾,是困扰人工智能从业者的一大难题。而“联邦学习”将成为解决这一行业性难题的关键技术。联邦学习的优势在于能够保证参与各方在数据不出本地,保持数据独立性的情况下,多方共建模型,共同提升机器学习效果。在满足用户隐私保护和数据安全需求的同时,共同获得成长。

目前,我国在联邦学习方面的研究和应用已颇具领先性。微众银行是国内的首倡者,在国际人工智能专家、微众银行首席人工智能官杨强教授的带领下首次提出了“联邦迁移学习”,更通过领衔联邦学习国际标准(IEEE标准)制定和开源自研项目FATE和来推动联邦学习技术在行业中的落地应用。

微众银行首席人工智能官杨强教授表示,Linux基金会是全球开源组织的重要代表,与Linux基金会的紧密合作是微众银行深入开源社区的重要一步。“我们将充分利用基金会在开源管理、法律规章、活动执行、市场营销等领域的专业知识,并履行作为黄金会员的承诺,进一步为开源社区提供资源与支持,持续反哺社区,通过开源向整个业界回馈技术成果。”

作为一个工业级的联邦学习框架,FATE项目不仅提供了一系列开箱即用的联邦学习算法、比如 LR、GBDT、DNN等等,更重要的是给开发者提供了实现联邦学习算法和系统的范本,大部分传统算法都可以经过一定改造适配到联邦学习框架中来。同时,FATE提供了一套友好的跨域交互信息管理方案,解决了联邦学习信息安全审计难的问题。目前,微众银行AI团队已经推动FATE在信贷风控,客户权益定价,监管科技等领域的一系列应用落地。

全球人工智能发展进入新阶段,呈现出跨界融合、群智开放等新特征。微众银行贡献开源项目FATE,为国内外的开源事业提供良好的企业范本,同时也为广大开发者获得人工智能技术的进阶机会,并为业内解决数据孤岛和数据隐私问题提供了新的路径。这对开发者、数据方以及广大用户而言都将是一项多方共赢的举措。

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本文地址：//gulass.cn/linux-fate.html编辑：向金平，审核员：逄增宝

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