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AI的力量来自大数据，在现实中能获取的往往是少量数据，例如：在法律领域，获取一个完整的案例样本往往需要很多的时间和资源在金融领域，在风控建模中，如果把反洗钱案例看成正样例，那么这也的正样例数据非常珍贵。在医疗领域，对于罕见疾病，能获得的病例数据少之又少。而在相关技术使用的过程中，一方面人工智能和大数据技术为人类的发展提供了光明的前景和技术保障；另一方面，人类自身的权益保护又限制了数据按照粗放方式进

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目录案例的背景与动机历史数据分析出行时间预测模型问题定义构造训练数据集模型结构联邦学习在智慧城市建设中的一个应用，即用户的出行预测，帮助用户更好地规划出行安排。人工智能物联网（以下简称AIoT）是一种将人工智能技术和物联网技术相结合而出现的前瞻性概念。本章介绍联邦学习在AIoT中的一个重要应用：预测社区住户的出行时间，从而帮助住户提供更好的出行建议（如打车预测、路线推荐等）。本案例是横向联邦学习在

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第三章 分布式机器学习联邦学习与分布式机器学习（Distributed Machine Learning, DML）关系：有许多学者将联邦学习看作分布式机器学习的一种特殊形式或者把联邦学习看作是分布式机器学习的下一步发展我的理解：联邦学习是用户使用自己的数据集，自发地一起训练，联合起来实现更佳的效果；DML是将训练过程分配到各个计算节点目录第三章 分布式机器学习分布式机器学习介绍定义面向扩展的DM