フェデレーテッドラーニング
モデルが生データを中央で共有することなく、複数のデバイスやサーバーにあるローカルデータでトレーニングされる分散型機械学習アプローチ。
クライアント（例：スマートフォン）と中央サーバー間で生データではなくモデルのアップデート（勾配）を送信し、これらのアップデートをグローバルモデルに統合するプライバシー保持のパラダイムです。これによりデータ転送コストが削減され、ローカルデータの主権が維持されます。ガバナンスは、アップデートの集約を安全に行う（毒の注入を防ぐため）、モデルのバージョン管理を行う、そして各クライアントの貢献が適切に重み付けされるようにして、過小評価されているノードからのバイアスを避ける必要があります。
キーボード予測AIは、ユーザーのスマートフォンでのタイピングパターンから、フェデレーテッドラーニングを通じて学習します。それぞれのデバイスは最近のテキストでローカルに訓練を行い、暗号化された勾配更新を送信し、中央サーバーがそれを集約します。個人のテキストはデバイスから出ることがなく、ユーザーのプライバシーを保護しながら、グローバル言語モデルを改善します。
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