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Apprendimento federato

Federated learning

L'apprendimento federato è una tecnica per addestrare un modello condiviso senza mai raccogliere i dati grezzi in un unico posto: sono i modelli a spostarsi, non le informazioni personali. Ogni dispositivo, ad esempio il tuo telefono, allena localmente una copia del modello sui propri dati e invia al server centrale solo gli aggiornamenti appresi, non i dati stessi. Il server li fonde in un modello migliore e lo ridistribuisce. È come un gruppo di cuochi in cucine diverse che si scambiano solo miglioramenti alle ricette, senza mai condividere gli ingredienti privati di casa. I dati sensibili restano dove sono nati, sotto il controllo di chi li possiede.

Definizione

L'apprendimento federato conta perché permette di sfruttare enormi quantità di dati distribuiti tutelando la privacy e rispettando normative come il GDPR. È usato per tastiere predittive, sanità e finanza, dove centralizzare i dati sarebbe rischioso o vietato.

Termini correlati

• Machine Learning
• Edge AI
• Deep Learning
• Dati sintetici
• Compute (potenza di calcolo)

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Allucinazione (AI Hallucination)
• Fine-tuning
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding

Mettilo alla prova

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