Federated Learning
L'apprentissage fédéré est une technique d'entraînement distribué où le modèle s'améliore à partir de données restant sur les appareils des utilisateurs, sans les centraliser sur un serveur. Seules les mises à jour du modèle, et non les données brutes, sont transmises.
Google utilise l'apprentissage fédéré pour améliorer le clavier Gboard en apprenant des habitudes de frappe de millions d'utilisateurs Android sans jamais collecter le contenu de leurs messages.
L'apprentissage fédéré est une technique d'entraînement distribué où le modèle s'améliore à partir de données restant sur les appareils des utilisateurs, sans les centraliser sur un serveur. Seules les mises à jour du modèle, et non les données brutes, sont transmises.
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Apprentissage fédéré et Machine Learning sont deux concepts liés mais distincts dans l'écosystème IA. Pour approfondir : Machine Learning, Entraînement, Données synthétiques.
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