机器学习进阶与前沿
前沿技术
1. 联邦学习
概述：
联邦学习是一种分布式机器学习方法，允许多个设备或服务器在保护数据隐私的前提下协同训练模型。
主要特点：
- 数据隐私保护
- 原始数据保留在本地
- 只传输模型参数
- 分布式训练
- 多设备协同
- 异步更新
- 应用场景
- 医疗数据共享
- 金融风控
- 移动设备个性化
2. 自监督学习
概述：
自监督学习是一种无需人工标注的学习方法，通过设计预训练任务来学习数据的内在表示。
主要方法：
- 对比学习
- SimCLR
- MoCo
- 掩码预测
- BERT
- MAE
- 应用领域
- 计算机视觉
- 自然语言处理
- 语音识别
新兴研究方向
3. 可解释性AI
概述：
可解释性AI致力于使机器学习模型的决策过程更加透明和可理解。
主要技术：
- 模型解释方法
- SHAP值
- LIME
- 特征重要性
- 可解释模型
- 决策树
- 规则集
- 线性模型
- 应用价值
- 医疗诊断
- 金融风控
- 法律决策