連邦非教師あり学習

連邦非教師あり学習（Federated Unsupervised Learning）は、ラベル付けされていない分散データからモデルを学習させるための分散型機械学習手法です。このアプローチは、データを中央に集約することなく複数のデバイスやノード間で協調的な学習を可能にし、ユーザーのプライバシーとデータのセキュリティを保護します。その目的は、モデルの汎化性能と堅牢性を向上させ、大規模かつ多様なデータ環境での利用を適切にする点にあります。実際の応用では、連邦非教師あり学習はデータ前処理、特徴量抽出、異常検出など、さまざまな分野で広く使用され、研究および応用価値が非常に高いと言えます。