概要
データを集めず、各端末で学習した結果だけを集約してモデルを作る手法。
詳しい解説
連合学習は、データを中央に集めず、各端末・拠点で個別に学習し、その学習結果(モデルの更新分)だけを集約して全体モデルを作る手法です。生データが外に出ないために優れます。スマホのキーボード予測など、機微なデータを扱う場面で活用されます。
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具体例・活用シーン
データは手元のまま
各スマホで学んだ成果だけを集めて全体を賢くし、個人の入力内容自体は端末から出しません。
関連用語
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