Распределенные Вычисления

В традиционном конвейере машинного обучения сбор данных является первым и зачастую самым дорогостоящим шагом. Чтобы обучить модель, необходимо собрать исходные пользовательские данные (фотографии, текстовые сообщения, медицинские карты или финансовые транзакции) и загрузить их на централизованный облачный сервер. Хотя этот централизованный подход способствовал революции в области ИИ, он сталкивается с серьезными проблемами: Проблемы конфиденциальности: Пользователи все неохотнее загружают личные данные на сторонние серверы. Регулирование данных: Такие законы, как GDPR и HIPAA, строго ограничивают способы передачи и хранения личных данных. Затраты на пропускную способность: Загрузка гигабайтов исходных данных с миллионов периферийных устройств (например, смартфонов) крайне неэффективна. Федеративное обучение (Federated Learning - FL) решает эти проблемы, переворачивая традиционную парадигму. Вместо того чтобы передавать данные модели, оно доставляет модель к данным.