Federated Learning
Un approccio di machine learning che addestra modelli su dati distribuiti senza centralizzarli, preservando la privacy.
Il federated learning permette di addestrare modelli su dispositivi edge (smartphone, ospedali) senza trasferire dati sensibili. Il modello globale aggrega gli aggiornamenti locali.
Esempi
- Keyboard prediction su smartphone
- Modelli medici tra ospedali
- Google Gboard