Federated Learning

Federated Learning je distribuovaný paradigmatický prístup strojového učenia, ktorý v roku 2017 predstavili McMahan et al. Je založený na kolaboratívnom trénovaní globálneho modelu naprieč viacerými decentralizovanými klientmi — ako sú mobilné zariadenia alebo nemocničné systémy — bez prenosu surových dát na centrálny server. Každý účastník lokálne vypočítava aktualizácie modelu pomocou svojich súkromných dát; iba tieto aktualizácie, nie podkladové dáta, sú komunikované a agregované serverom na zlepšenie zdieľaného modelu.