Federated Learning
Vad är Federated Learning?
Federated Learning är en metod inom maskininlärning där flera enheter (som smartphones eller IoT-enheter) tränar en gemensam AI-modell utan att dela rådata med en central server. Den här tekniken möjliggör decentraliserad modellutveckling och skyddar användardata.
Användningsområden
Hälsovård: Dela och analysera medicinska data mellan sjukhus utan att kompromettera patientens integritet.
Smartphones: Förbättra förutsägande text på enheter utan att dela känsliga användardata.
Industri: Optimera sensorer i fabriker genom decentraliserad datainlärning.
Utforska AI med AIUC
Vill du lära dig om teknologier som Federated Learning och hur de kan förbättra dataskydd? Våra kurser fördjupar sig i avancerade AI-metoder och deras praktiska tillämpningar.