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...

На заре цифровой эпохи мы столкнулись с колоссальным объемом данных. Хранение, обработка и анализ этих данных поставили перед нами множество вопросов. Как защитить личные данные? Как избежать утечек? Как избежать зависимости от централизованных систем? Федеративное обучение (FL) становится ответом на эти вызовы. Эта революционная технология меняет правила игры в мире искусственного интеллекта, позволяя обучать модели прямо на локальных устройствах, сохраняя данные на местах. Глубже заглянув в этот мир, вы поймете, почему FL — это не просто тренд, а настоящая революция...