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Active Learning Federato

L'Active Learning Federato combina l'efficienza annotativa dell'active learning con la decentralizzazione che preserva la privacy del federated learning. Un modello globale condiviso viene addestrato su client distribuiti, ognuno dei quali classifica in modo indipendente i propri dati locali non etichettati e richiede etichette solo per gli esempi più informativi, mantenendo i dati grezzi sul dispositivo per tutto il tempo.

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Active Learning Federato
Active LearningFederated LearningApprendimento OnlineApprendimento Autocontro…Apprendimento semi-super…Apprendimento per trasfe…

Fonti

  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 ↗

Come citare questa pagina

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

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ScholarGate — Active Learning Federated Learning (Federated Active Learning (Active Learning within Federated Learning)). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/machine-learning/active-learning-federated-learning · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026