連邦学習

連邦学習は、複数のデバイスやエンティティがデータを交換せずに共同で共有モデルを訓練する機械学習手法です。各デバイスはモデル訓練をローカルで行い、中央サーバーにモデルの更新のみを送信します。このサーバーでは、送られてきた更新情報を集約して共有モデルを最適化します。この方法により、データがローカルに保存され、モデルの改善に必要な情報のみが共有されるため、プライバシーを保護しながら機械学習を行うことができます。連邦学習の目的は、モデルの性能を向上させつつ、ユーザーのデータセキュリティとプライバシーを守ることであり、さまざまなアプリケーションにおいて非常に価値があります。