联邦学习数据集FederatedDataset-phase2fyp
数据来源：互联网公开数据
标签：联邦学习，数据集，隐私保护，机器学习，分布式计算，数据安全，算法研究，数据共享
数据概述： 该数据集专为联邦学习场景设计，包含多个数据来源的分布式数据记录，用于支持模型在分散数据环境中的协同训练。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖全球多个参与联邦学习的机构或用户群体，涉及不同行业和场景。
数据维度：数据集包括多个数据源的样本特征和标签，涵盖分类、回归等任务所需的数据变量，同时支持匿名化和隐私保护机制。
数据格式：数据提供为CSV或JSON格式，便于分布式计算和分析。
来源信息：数据来源于多个公开的联邦学习研究项目，已进行匿名化处理和标准化清洗。
该数据集适合用于联邦学习、隐私保护机器学习、分布式算法优化等领域的研究和应用，特别是在多源数据协同训练、隐私保护模型构建等技术任务中具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于联邦学习算法、隐私保护技术及分布式机器学习的学术研究，如联邦梯度聚合、安全多方计算等。
行业应用：可以为金融、医疗等敏感数据行业提供数据支持，特别是在跨机构数据共享、联合建模等方面。
决策支持：支持联邦学习框架下的模型训练和优化，帮助用户在保护数据隐私的前提下提升模型性能。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解联邦学习原理及应用方法。
此数据集特别适合用于探索联邦学习中的数据协同与隐私保护机制，帮助用户实现跨机构数据安全共享和模型训练目标，为隐私保护机器学习提供数据支持。
