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利用企業數據進行機器學習分析的潛在利益是巨大的，但對數據的私隱與合規性的要求卻正在對此構成阻礙。聯邦學習被視為機器學習落地的最後一步，可以解決數據私隱問題。目前聯邦學習的最新進展可以解決將不同機器擁有的私有數據集中的分布式機器學習模型的結果合並在一起的私隱保護問題 [1]。但是，由於缺乏應用程式集成支持，企業不願使用此技術。 該項目旨在設計和實施有效的應用程式集成軟件平台，該平台可促進部署符合數據私隱法規的聯合學習網絡，從而可以部署新的機器學習用例。實現該平台軟件的目的是為了幫助企業升級其應用，從使用單獨的機器學習模型轉換到使用聯合學習模型上來，例如信用評估和反洗錢。該平台將使多方受益，包括金融監管機構，採用AI技術的組織，研究群和廣大民眾。 参考文献： [1] Yang, Qiang, et al. "Federated machine learning: Concept and applications." ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST) 10.2 (2019): 1-19.
