隱私保護機器學習

互聯網時代，一切基於數據。無論是信貸過程中的授信、風控，還是線上的#、行銷，都離不開數據，數據已經逐漸成為各個公司的核心資產。而數據的品質和數量是影響機器學習模型效果#重要的因素之一。因此在不同數據孤島之間進行數據共用，通過擴充數據量來提升模型效果的需求也變得越來越強烈。但是在數據共用的過程中，不可避免會涉及到兩個問題：隱私泄和數據濫用。隱私計算解決的就是在多方數據共用中，如何解決數據隱私和數據濫用的問題。本書將詳細地介紹隱私計算的理論基礎、演算法方案與系統設計。

王力
 
男，碩士研究生，畢業于上海交通大學，就職于螞蟻金服人工智慧部，是螞蟻金服高級演算專家，聚焦大規模機器學習演算、隱私保護的機器學習演算。