В данной статье рассматривается федеративное обучение (ФО) как инновационный подход к машинному обучению, отличный от традиционных методов. В обычном машинном обучении (МО) данные собираются на центральном сервере для обучения модели. Однако в случае с ФО модель обучения направляется к данным, распределенным по локальным устройствам, и обучение происходит прямо на этих устройствах. Кроме того, в статье рассматриваются методы и алгоритмы федеративного обучения, определены преимущества и реальные области применения федеративного обучения. ФО находит применение в различных сферах, включая работу с медицинскими данными и персональными данными клиентов в компаниях сферы продаж. Этот подход особенно ценен для обеспечения конфиденциальности данных и соблюдения приватности.
ключевые слова: федеративное обучение, машинное обучение, локальные устройства, интернет вещей, искусственный интеллект.
