强化学习

智能体 状态 行为 奖励 策略
马尔可夫决策系数

状态
动作
状态转移概率
奖励函数
折扣系数

价值函数- 衡量某一状态 或状态-动作对的 累计奖励的期望
策略：已知状态下的

bellman方程

联邦学习

01 金融小数据与隐私保护的挑战 数据不动 模型动
*法律-案例
*金融-反洗钱
*医疗-医疗影像

小数据：迁移学习 数据孤岛：联邦学习

数据隐私保护

特殊的分布式机器学习

按样本分割（横向联邦学习） 特征方面重叠-

step 1:本地建模：wi
step 2:在本地对模型wi加密||wi||
step 3:上传 本地加密的模型||wi||
step 4: 整合
step 5:下传w到各个终端
step 6:各自本地，利用w对wi更新

（纵向联邦学习） 用户方面聚合

联邦迁移学习

半诚实 恶意 零知识 一些知识
恶意中心 恶意数据节点

面临的挑战： 模型攻击，数据攻击
利益分配

安全性：梯度推断用户数据性质。
鲁棒性：拜占庭将军问题（攻击：干扰学习，防御：server check） 问题：数据不是独立同分布

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