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Apprentissage Actif Fédéré

L'apprentissage actif fédéré combine l'efficacité d'annotation de l'apprentissage actif avec la décentralisation respectueuse de la vie privée de l'apprentissage fédéré. Un modèle global partagé est entraîné sur des clients distribués, chacun classant indépendamment ses données locales non étiquetées et ne demandant des étiquettes que pour les exemples les plus informatifs, tout en gardant les données brutes sur l'appareil.

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Apprentissage Actif Fédéré
Apprentissage actifApprentissage FédéréApprentissage en ligneApprentissage auto-super…Apprentissage semi-super…Apprentissage par transf…

Sources

  1. Ro, J. Y., Ali, A., Lin, Z., & Suresh, A. T. (2021). Scaling Federated Learning for Fine-tuning of Large Language Models. In Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). link ↗
  2. Federated learning. Wikipedia. link ↗

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Federated Active Learning (Active Learning within Federated Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/machine-learning/active-learning-federated-learning

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ScholarGate — Active Learning Federated Learning (Federated Active Learning (Active Learning within Federated Learning)). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/machine-learning/active-learning-federated-learning · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026