Federated Learning

What is Federated Learning? In the world of machine learning, the traditional approach to training AI models involves centralizing vast amounts of data in one location. However, this method comes with its own set of challenges, particularly when it comes to data privacy and security. This is where federated learning steps in, offering a decentralized and privacy-preserving way to train AI models. Federated learning, or FL, is an emerging approach that allows multiple devices or organizations to collaboratively train a shared machine learning model without sharing their local data. This method is particularly useful in scenarios where data cannot be moved due to privacy concerns, regulatory restrictions, or simply because it’s too large and cumbersome to transfer. ...

Что такое федеративное обучение? В мире машинного обучения традиционный подход к обучению моделей искусственного интеллекта (ИИ) подразумевает централизацию огромных объёмов данных в одном месте. Однако такой метод имеет ряд недостатков, особенно когда речь идёт о конфиденциальности и безопасности данных. Здесь на помощь приходит федеративное обучение (federated learning), которое представляет собой децентрализованный и защищающий конфиденциальность способ обучения моделей ИИ. Как работает федеративное обучение Для понимания работы федеративного обучения рассмотрим этот процесс шаг за шагом: ...