フェデレーテッドラーニングは、分散した複数のデバイスがそれぞれローカルデータを使用してモデルを学習し、その後中央サーバーで統合する手法です。この技術ではデータがデバイスから外に出ることがないため、プライバシーを保ちながらモデルのトレーニングが可能です。
目次
重要性
フェデレーテッドラーニングは、データプライバシーが重視される分野で特に重要です。例えば、医療分野で患者データを共有せずにAIモデルを構築したり、スマートフォンの個人データを保護しながら予測モデルを改善する場合に有用です。この技術は、プライバシー保護とAIの進化を両立させる画期的な手法です。
用語の使われ方
フェデレーテッドラーニングを導入するには、まず各デバイス上でモデルをトレーニングし、その結果を暗号化して中央サーバーに送信します。中央サーバーはこれらを統合して新しいモデルを作成し、再びデバイスに配布します。これを繰り返すことで、分散環境での学習が進みます。GoogleのTensorFlow FederatedやPySyftといったライブラリが一般的に利用されます。
