"《联邦学习》为研究人员和从业者深入探讨了联邦学习最重要的问题和方法。 联邦学习(Federated Learning，FL)是一种机器学习方法，其中训练数据不是集中管理的。数据由参与联邦学习过程的各方保留，不与任何其他实体共享。这使得联邦学习成为一种日益流行的机器学习解决方案，适用于因隐私、监管或实际原因而难以将数据集中到一个存储库中的任务。 本书阐述了联邦学习的**研究进展和**进的发展成果，包括从最初构想到首次应用和商业化使用。为了全面、深入地了解这个领域，研究人员从不同的角度探讨了联邦学习:机器 学习、隐私和安全、分布式系统以及具体应用领域。读者将从这些角度了解联邦学习所面临的挑战、它们之间的相互关系，以及解决这些挑战的前沿方法。 本书第1章介绍了联邦学习的基础知识，之后的24章深入探讨了各种不同的主题。第l部分涉及以联邦方式解决各种机器学习任务的算法问题，以及如何进行高效、规模化和公平的训 练。第I部分主要介绍联邦学习过程运行的系统的实际问题。第川部分着重介绍如何选择隐私和安全解决方案，以适应特定的应用场景。第IV部分讲解了联邦学习的其他重要应用案例，如拆分学习和纵向联邦学习。最后，第V部分介绍实际企业环境中联邦学习的应用和案例。"

Heiko Ludwig是加利福尼亚州圣何塞德IBM Almaden研究中心的首席研究人员和高级经理，领导人工智能平台研究小组，目前正在研究与人工智能计算平台相关的主题。在他的职业生涯中，Heiko主要处理扩展系统、弹性和跨越组织边界的问题。Heiko是ACM杰出工程师，发表了100余篇参考文章、会议论文、书籍章节以及技术报告。他是国际合作信息系统杂志的执行编辑，及另外两本期刊的副主编，并在该领域的大概150个会议和研讨会计划委员会任职。他定期在一流大学的博士和终身教授委员会任职，并多次在硕士和博士课程中授课。

译 者 序 亲爱的读者，很荣幸能够为大家带来这本《联邦学习》的中文版。作为一名机器学习领域的研究者和从业人员，我深知联邦学习作为一种新的学习范式对机器学习领域的重要性和带来的挑战。《联邦学习》旨在为读者提供一个全面而深入的了解联邦学习的平台，帮助大家更好地理解联邦学习的概念、原理和应用，并且将联邦学习的最新研究进展和技术成果带给大家。 2018年，我从北京大学毕业后，工作中一次偶然的机会让我开始研究联邦学习，从研究理论到工程实践，再到商业应用，在联邦学习领域取得的每一次进展都历历在目。不得不说，联邦学习是非常有挑战性同时具有巨大发展前景的研究课题。2018年，我从最早的端云联邦学习开始研究，将端云联邦应用于图片、文本以及推荐领域。2020年，我开始探索企业之间的纵向联邦学习方向，研究纵向联邦学习在营销领域的应用与落地。联邦学习面临的不仅是一些学术领域的挑战，更多的是工程实践以及落地应用带来的工程问题和成本效率问题。 《联邦学习》汇集了联邦学习领域的顶尖研究人员的经验和成果，从各个角度论述了联邦学习的发展历程、关键技术和应用前景。这里，我要感谢原书的作者以及参考文献的学者，他们的研究成果和深刻见解使得本书足以成为联邦学习领域的一本重要参考书。 我相信，通过本书的阅读，您将对联邦学习有更深入的了解，也将对如何应用联邦学习技术有更清晰的认识。无论是从学术研究还是实际应用的角度，您都能找到研究方向，它们在以后的工作中具有实际的参考意义和价值。 最后，我要衷心感谢每一位读者的支持和关注，希望本书可以为您带来有益的启示和帮助；也希望我们在联邦学习的研究和实践中不断探索和创新，...