Federated Learning
Federated Learning — это метод машинного обучения, при котором модель обучается на распределённых устройствах без передачи исходных данных на центральный сервер.
Что это такое
В федеративном обучении данные остаются на устройствах пользователей (например, смартфонах), а модель обучается локально. Затем обновления модели отправляются на сервер и объединяются, что позволяет улучшать модель без раскрытия данных.
Особенности
- обучение без передачи данных
- повышенная конфиденциальность
- распределённая архитектура
- используется в мобильных и IoT-устройствах
Связанные термины
Edge AI
Machine Learning