Как работи федерираното обучение
Вместо прехвърляне на данни към централен сървър, федерираното обучение изпраща актуализации на модела - а не сурови данни - към координатор. Тези актуализации се обединяват за подобряване на глобалния модел, след което актуализираният модел се разпределя обратно към участниците.
Случаи на употреба
Федерираното обучение е особено ценно в здравеопазването (обучение на данни за пациенти от множество болници без споделяне на данни), финансите (обучение на модели за измами в институции) и мобилните устройства (персонализиране на устройства без разпространение на лични данни).
Предизвикателства
Предизвикателствата включват комуникационни разходи, хетерогенност на данните (неравномерно разпределени между страните) и рискове от изтичане на информация от самите актуализации на модела.