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IBM联合学习 它是什么? IBM联合学习是用于企业环境中联合学习(FL)的Python框架。 FL是一个分布式机器学习过程,其中每个参与者节点(或参与方)在本地保留数据并通过学习协议与其他参与者进行交互。 FL背后的主要驱动力是隐私和机密性问题,法规遵从性要求以及将数据移至一个中央学习位置的实用性。 IBM联合学习提供了FL的基本结构,可以向其中添加高级功能。它不依赖于任何特定的机器学习框架,并且支持不同的学习拓扑,例如共享的聚合器和协议。它支持深度神经网络(DNN)以及经典的机器学习技术,例如线性回归和k均值。这包括有监督和无监督的方法以及强化学习。下图显示了IBM联合学习支持的基于聚合器的联合学习设置的典型配置。 一组参与方拥有数据,每个参与方都训练一个本地模型。各方使用FL协议与聚集器交换更新。聚合器融合(聚合)来自不同参与方的结果,并将合并后的结果发送回各个参与方。这可以经历