Federated Learning

Federated Learning je distribuirani paradigm mašinskog učenja koji su uveli McMahan et al. 2017. godine, a u kojem se globalni model obučava kolaborativno na više decentralizovanih klijenata — kao što su mobilni uređaji ili bolnički sistemi — bez prenošenja sirovih podataka centralnom serveru. Svaki učesnik lokalno izračunava ažuriranja modela koristeći svoje privatne podatke; samo ta ažuriranja, a ne osnovni podaci, komuniciraju se i agregiraju od strane servera radi poboljšanja zajedničkog modela.