Apprentissage Fédéré
F
Apprentissage Fédéré
Définition
Une approche de machine learning où un modèle est entraîné sur plusieurs appareils ou serveurs décentralisés contenant des données locales, sans échanger les données elles-mêmes. Seules les mises à jour du modèle sont partagées, préservant la confidentialité des données tout en permettant un entraînement collaboratif.