Apprentissage fédéré

L'apprentissage fédéré est une approche d'apprentissage automatique qui permet à plusieurs appareils ou entités de collaborer pour entraîner un modèle partagé sans échanger de données. Chaque appareil effectue l'entraînement du modèle localement et n'envoie que les mises à jour du modèle à un serveur central pour agrégation, ce qui optimise le modèle partagé. Cette méthode réalise un apprentissage automatique respectueux de la vie privée en garantissant que les données restent stockées localement et que seule l'information nécessaire à l'amélioration du modèle est partagée. L'objectif de l'apprentissage fédéré est d'améliorer les performances du modèle tout en protégeant la sécurité et la confidentialité des données des utilisateurs, ce qui le rend très précieux pour une large gamme d'applications.