Data och infrastruktur
Federated Learning
Federated learning är en träningsmetod där modellen skickas ut till många enheter, tränas lokalt på varje, och bara förbättringarna skickas tillbaka. Rådatan lämnar aldrig enheten, vilket är hela poängen med metoden.
Vad federated learning förväxlas med
Edge AI. Där körs en färdig modell lokalt. Här tränas modellen, vilket är ett annat och tyngre moment.
Anonymisering. Att rådatan stannar betyder inte automatiskt att inget om den läcker. Det som skickas tillbaka kan i vissa fall avslöja mönster, och det är därför metoden ofta kombineras med differential privacy.
En färdig produkt. Det är en metod som byggs in i ett system, inte något som går att köpa som funktion.
Var du möter ordet federated learning
I vård, bank och telekom, alltså där data inte får samlas på ett ställe men en gemensam modell ändå behövs. Också i tangentbordsförslag på telefoner, som är det mest spridda exemplet.
Vidare
Edge AI om att köra en färdig modell lokalt. Differential Privacy om metoden den ofta kombineras med. Decentraliserad AI om det bredare samlingsnamnet.