分散型学習
トレーニングデータが複数のデバイスまたは場所に分散され、生のデータを共有することなく、協力してモデルをトレーニングする機械学習アプローチです。
フェデレーテッドラーニングおよびスプリットラーニングを含みます。各ノードはプライベートデータ上でローカルに学習を行い、モデルの更新情報または埋め込みを中央サーバーと共有します。これによりデータプライバシーを維持しつつ帯域幅を削減できますが、汚染された更新（poisoned-update）攻撃を防止するためには、セキュアな集約、ドリフトへの対処、ならびに更新検証のためのガバナンスが必要です。
ある医療コンソーシアムは、フェデレーテッドラーニングを用いて、5つの病院にまたがる疾患予測モデルを学習させています。各病院は患者記録をローカルで学習し、暗号化された重み更新を送信し、中央サーバーがそれらを集約することで、患者データを外部に一切公開することなく、堅牢なモデルを実現しています。
「かつて手動でのレビューやポリシー作業に数週間かかっていたものが、Enzai では数分で構造化され監査可能になりました。AI ガバナンスが理論的でなく、実用的に感じられるのはこれが初めてです。」
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