PyVertical: фреймворк для вертикального федеративного обучения

Конфиденциальность данных — одна из главных проблем в области ИИ.

Вертикальное федеративное обучение (Vertical Federated Learning) помогает решить эту проблему. Оно позволяет организациям обучать модели на различных наборах данных, не передавая исходные данные.

PyVertical — это новый фреймворк для этого процесса. Он ориентирован на Multi-headed Split Neural Networks.

Вот что делает PyVertical полезным:

  • Он поддерживает Split Neural Networks.
  • Он управляет данными между различными сторонами.
  • Он защищает конфиденциальность пользователей в процессе обучения.
  • Он отлично подходит для сложных многоголовых (multi-headed) задач.

Вы используете этот фреймворк для построения моделей в случаях, когда данные разделены вертикально между различными организациями. Каждая сторона сохраняет конфиденциальность своих данных, внося при этом вклад в общую модель.

Подробности читайте здесь:

Источник: https://dev.to/paperium/pyvertical-a-vertical-federated-learning-framework-for-multi-headed-splitnn-5408

Дополнительное обучающее сообщество: https://t.me/GyaanSetuAi