[10-23] 联邦学习在金融行业的实践:问题,方法及应用

文章来源:  |  发布时间:2019-10-23  |  【打印】 【关闭

  

演讲题目:联邦学习在金融行业的实践:问题,方法及应用 

报告人: 范力欣博士, 微众银行人工智能首席科学家 

地点:  软件所五号楼四层中会议室(第四会议室) 

时间: 20191023日(星期三)下午15:00 

  

  Abstract:  这次演讲将集中介绍联邦学习在金融行业中所解决的实际问题,以及带来的行业影响。针对实际应用中标注数据严重不足,而导致许多优秀算法模型无法得到有效训练的问题,微众银行AI团队创造性地提出了,利用联邦学习的技术框架来连接数据孤岛的数据,以得到既提升性能同时又可以保护隐私的机器学习模型,以及利用迁移学习来突破小数据的局限,从而解决行业应用的痛点。演讲将详细描述微众AI团队,针对这些问题在算法研究方面做出的独特贡献,  以及在此基础上打造的开源,共生,合规的行业生态系统和一系列实际应用。 

    

  Bio: 范力欣博士是微众银行的人工智能首席科学家,他的研究领域包括机器学习和深度学习,计算机视觉和模式识别,图像和视频处理,3D大数据处理,数据可视化和渲染,增强和虚拟现实,移动计算和普适计算以及智能人机界面。范博士是60多篇国际期刊和会议文章作者,获得超过6千次引用。范博士曾在诺基亚研究中心和欧洲施乐研究中心工作,他的研究包括广为人知的Bag of Keypoints图像分类方法。他还是在美国,欧洲和中国提交的近百项专利的发明人。范博士长期参加NIPS/NeurIPSICMLCVPRICCVECCVICMEISMAR等顶级人工智能会议,并主持举办了各个技术领域的研讨会。