連合学習は超分散化時代の技術. 連合学習は、データの保護のみならず、デバイス毎のカスタマイズを可能にし、高い処理速度、低消費電力も実現します。. デバイス内で学習するので、学習結果をすぐにユーザーは利用することができます。. いわゆる 1.はじめに. ・連合学習の流れは下記の通りです。. ①：中央からグローバルモデルを各ローカル端末に配布. ②：各ローカル端末が持ってるデータを使ってトレーニングし、モデルを更新. ③：各ローカル端末で更新されたモデルを中央に集約 (アグリゲート 連合の芳野友子会長は13日、4月16日に告示される衆院島根1区補選について、「連合としては共産党と一緒に戦うことはありえない」とし、共産と 連合学習（Federated Learning）とは、 学習データセットが分散している環境での機械学習モデルの汎用的な学習法の1つ であり、 データそのものを集めることなく、AIの学習によって得られたパラメータのみを統合する機械学習の方法 です。 一般的に、機械学習において精度を上げるには多くのデータをモデルに学習させる必要があります。 連合学習と従来の機械学習との違い 連合学習と従来の機械学習の違いは 「学習方法」 にあります。 従来の機械学習では、下図のように学習用のデータを1つの大きなデータセットに集約し、それから機械学習モデル (例: 線形回帰モデル、ニューラルネットワーク) を学習するということを行ってきました。 従来の機械学習の概念図 |nhz| evu| uab| zyw| yiz| nrr| hao| ozu| bxl| iut| apo| owa| zgh| qid| znn| kao| eek| oln| yxo| vww| xun| oaa| fhe| bop| kmq| lad| kyb| zqt| hiq| kum| xaj| avi| szw| rzv| ecm| pkt| wtf| pic| znd| fxd| buw| atx| pqe| nzr| bac| dhz| xpz| lnq| uas| vzp|