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协作式人工智能

联邦学习:无需共享原始数据训练模型

译者 | 李睿审校 | 重楼随着机器学习对训练数据的需求与日俱增,传统的集中式训练方式在隐私要求、运营效率低下以及消费者日益增长的怀疑态度下不堪重负。 由于道德和法律限制,医疗记录或支付历史等责任信息已经难以被简单地集中采集与处理。 在此背景下,联邦学习提供了一种截然不同的解决方案:它摒弃了“将数据传输至模型”的传统思路,转而采用“将模型推送至数据所在端”的创新模式。
10/21/2025 8:00:00 AM
李睿
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