联邦学习数据集FedotMasterDataset-samvelkoch
数据来源：互联网公开数据
标签：联邦学习，数据集，机器学习，隐私保护，分布式计算，数据安全，人工智能，深度学习
数据概述：该数据集来自Fedot联邦学习框架的官方数据集，记录了多个参与方的分布式数据样本，适用于联邦学习算法的训练和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年至2022年。
地理范围：数据覆盖了多个参与方的分布式数据源，具体包括不同地理位置的机构或设备。
数据维度：数据集包括多个数据样本的特征和标签，涵盖分类、回归等任务所需的变量。还包括参与方标识、数据分割方式等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。来源信息：数据来源于Fedot联邦学习框架的公开数据集，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于联邦学习、隐私保护计算及分布式机器学习等领域，特别是在模型训练、算法评估及隐私保护技术研究中具有重要应用价值。
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计算等学术研究，如联邦模型训练、数据安全机制等。
行业应用：可以为金融、医疗、物联网等行业提供数据支持，特别是在多方数据协作、隐私保护计算方面。
决策支持：支持联邦学习模型的优化与隐私保护策略制定，帮助相关领域制定更好的数据处理与应用策略。
教育和培训：作为数据科学、人工智能及联邦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与隐私保护技术。
此数据集特别适合用于探索联邦学习模型的训练与评估，帮助用户实现多方数据协作下的模型训练、隐私保护及性能优化等目标，推动联邦学习技术在隐私保护场景下的应用与发展。
