𝗔𝗽𝗽𝗿𝗲𝗻𝘁𝗶𝘀𝘀𝗮𝗴𝗲 𝗽𝗮𝗿 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗳𝗲𝗿𝘁 𝗳é𝗱é𝗿é 𝘀é𝗰𝘂𝗿𝗶𝘀é
Vous souhaitez entraîner des modèles d'IA. Vos données restent sur différents serveurs. Vous devez garantir la confidentialité de ces données.
L'apprentissage par transfert fédéré sécurisé résout ce problème.
Voici comment cela fonctionne :
- L'apprentissage par transfert commence par un modèle pré-entraîné.
- L'apprentissage fédéré entraîne le modèle sur des appareils locaux.
- Des couches de sécurité masquent les données brutes.
Cette approche offre trois avantages :
- Vos données restent privées.
- L'entraînement prend moins de temps.
- Les petits jeux de données produisent de meilleurs résultats.
Source : https://dev.to/paperium/secure-federated-transfer-learning-odk
Communauté d'apprentissage optionnelle : https://t.me/GyaanSetuAi