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。
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Enzaiはどのような問題を解決しますか？
Enzaiは、エンタープライズグレードのインフラストラクチャを提供し、AIリスクとコンプライアンスを管理します。AIシステム、モデル、データセット、ガバナンスの決定が文書化され、評価され、監査可能な中央記録システムを作成します。
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