aprendizaje federado
Sign in to savetécnica de aprendizaje distribuido para mejorar la privacidad
Research
2,896 papers- Federated learning for molecular discovery.Current opinion in structural biology · 2023
- Multimodal Federated Learning: A Survey.Sensors (Basel, Switzerland) · 2023
- Federated Learning Models in Decentralized Critical Infrastructure.2024
- Federated learning: Overview, strategies, applications, tools and future directions.Heliyon · 2024
- Blockchain-Based Federated Learning System: A Survey on Design Choices.Sensors (Basel, Switzerland) · 2023
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El aprendizaje federado (también llamado aprendizaje colaborativo) es una técnica deaprendizaje automático que entrena un algoritmo a través de una arquitectura descentralizada formada por múltiples dispositivos los cuales contienen sus propios datos locales y privados. Creado por Google en el año 2017, este enfoque contrasta con las técnicas tradicionales de aprendizaje automático centralizado y de enfoques descentralizados más clásicos, en las que todos los conjuntos de datos se cargan en un servidor de manera idéntica a como están almacenados en local. Gracias a esto se conserva la integridad de la información que está siendo utilizada para el aprendizaje sin poner en peligro la privacidad y seguridad. El aprendizaje federado es una herramienta muy potente en el sector médico, defensa, telecomunicaciones, IoT o farmacia entre muchos otros campos.
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA