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Apprentissage fédéré
Privacy
Entraîner un modèle sur les appareils sans envoyer toutes les données brutes.
Définition
L’apprentissage fédéré entraîne un modèle sur de nombreux appareils, pour garder les données brutes localement.
En termes simples
Entraîner un modèle sur les appareils sans envoyer toutes les données brutes.
Pourquoi c’est important
Why it matters: Cela peut réduire le partage, mais des mises à jour peuvent encore fuiter sans protections.
Exemple
Example: Un clavier apprend sur des téléphones sans envoyer toutes les phrases tapées.