Definition
フェデレーテッドラーニングにより、組織は機微な生データを共有することなく、共同でAIモデルを訓練することができます。情報を中央集約するのではなく、モデルをローカルデバイスに送信し、そこで学習させた後、更新されたパラメータのみをサーバーに送信して集約します。これにより、プライバシー保護とデータセキュリティが強化されます。
Summary
フェデレーテッドラーニングは、データをローカルに保持したまま、分散されたデバイス間でモデルを訓練する分散型機械学習のアプローチです。
Key Concepts
- データプライバシー
- 分散訓練
- モデル集約
- エッジコンピューティング
Use Cases
- 予測テキストキーボード
- 医療診断の共同研究
- 金融詐欺検知