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T/ZFIDA 0004-2020 联邦学习金融行业应用指南

T/ZFIDA 0004-2020 Federal Learning for Financial Industry Application Guide

团体标准 中文(简体) 废止 页数：0页 | 格式：PDF

基本信息

标准号
T/ZFIDA 0004-2020
标准类型
团体标准
标准状态
废止
中国标准分类号（CCS）
A11 金融、保险
国际标准分类号（ICS）
01.020 术语学(原则和协调配合)
发布日期
2021-02-24
实施日期
2021-02-24
发布单位/组织
-
归口单位
中关村金融科技产业发展联盟
适用范围
主要技术内容:本标准定义了金融行业联邦学习应用的要素、要素关系、流程与基础要求。 本标准适用于金融机构、第三方服务机构的联邦学习应用的方案设计、开发工作。联邦学习金融应用流程通常包括联邦预处理、联邦模型训练、联邦模型预测三个阶段。参与方生成联邦模型之前通常需要预先对样本、标签数据进行预处理， 联邦预处理阶段主要工作通常包括样本对齐、特征清洗、特征处理与联邦特征选择。完 成特征预处理后，即可进行联邦模型训练生成联邦模型，根据联邦架构和联邦算法选型不同，联邦模型训练可以分为线性回归、逻辑回归、树、神经网络等模型的训练。生成联邦模型后投入生产环境进行预测，联邦预测与联邦模型训练强相关，同样包括回归模 型、树模型、神经网络模型等模型的预测

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研制信息

起草单位：
同盾科技有限公司、人工智能省部共建协同创新中心（浙江大学）、 之江实验室、中信银行、中国再保险（集团）股份有限公司、深圳乐信控股有限公司、 北京文思海辉金信软件有限公司、中科软科技股份有限公司、中科聚信信息技术（北京）有限公司、神州数码信息服务股份有限公司、财富引擎（北京）科技有限公司、北京中关村银行股份有限公司
起草人：
李晓林、李宏宇、张玮、彭宇翔、肖俊、许洁、赵秀丽、王雨晖、李文杰、左春、况文川、邵钟飞、贺光中、沈伟、夏泽宇、董金光
出版信息：
页数：- | 字数：- | 开本： -

内容描述

暂无内容

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