Apprentissage fédéré non supervisé

L'apprentissage fédéré non supervisé est une méthode d'apprentissage automatique distribuée visant à entraîner des modèles à partir de données non étiquetées et décentralisées. Cette approche facilite l'apprentissage collaboratif sur plusieurs appareils ou nœuds sans nécessiter la centralisation des données, ce qui protège ainsi la vie privée des utilisateurs et la sécurité des données. Son objectif est d'améliorer la généralisation et la robustesse du modèle, le rendant approprié pour des environnements de données à grande échelle et hétérogènes. Dans les applications pratiques, l'apprentissage fédéré non supervisé peut être largement utilisé pour le prétraitement des données, l'extraction de caractéristiques et la détection d'anomalies, entre autres domaines, et présente une valeur de recherche et d'application importante.