federated learning

Federated learning (uczenie federacyjne) to technika uczenia maszynowego, która umożliwia trenowanie wspólnego modelu AI na rozproszonych danych bez konieczności ich centralizacji. Zamiast przesyłać surowe informacje do jednej bazy, algorytm jest szkolony lokalnie na urządzeniach użytkowników lub serwerach organizacji, a do głównego serwera trafiają jedynie zaktualizowane parametry modelu, co znacząco zwiększa prywatność i bezpieczeństwo danych.