Федеративное обучение — это подход к обучению моделей ИИ, обеспечивающий конфиденциальность данных. Эксперты прогнозируют, что этот метод приведет к взрывному развитию нейросетей в областях с чувствительными данными. Разбираемся, как работает федеративное обучение, чем оно отличается от классического машинного обучения и как его можно применять. Федеративное обучение (Federated Learning, FL) — это метод машинного обучения, при котором модель обучается на данных, распределенных между множеством устройств или серверов, без необходимости передачи этих данных в централизованное хранилище...

Ограниченные ресурсы и повышенная конфиденциальность в современном мире представляют собой вызовы для развития алгоритмов машинного обучения. В свете этого, эксперты рассматривают новый метод, основанный на коллективной сборе знаний и кооперативном подходе к обучению алгоритмов. Эта стратегия позволяет моделям искусственного интеллекта обмениваться информацией и повышать свою производительность без необходимости передачи или раскрытия конфиденциальных данных. В контексте современной цифровой экономики,...