Apprendimento federato: differenze tra le versioni
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L<nowiki>'</nowiki>'''apprendimento federato''' (noto anche come '''apprendimento collaborativo''') è una tecnica di [[apprendimento automatico]] che permette di addestrare un algoritmo attraverso l'utilizzo di dispositivi decentralizzati o [[server]] che mantengono i [[dati]], senza la necessità di scambiare i dati stessi. Questo approccio si oppone alle tradizionali tecniche di apprendimento automatico centralizzate dove i dati vengono caricati su un server, o ai più tradizionali metodi decentralizzati che assumono che i dati locali sono [[Variabili indipendenti e identicamente distribuite|distribuiti in modo identico]]
L’apprendimento federato permette ai diversi partecipanti di costruire un modello per l’apprendimento automatico comune e robusto, senza lo scambio di qualsiasi dato. L'utilizzo di questa tecnica consente di affrontare problemi critici come la protezione, la sicurezza, e i diritti di accesso ai dati e l’impiego di dati eterogenei. Le principali applicazioni dell’apprendimento federato comprendono vari campi come la difesa, le telecomunicazioni, l’[[IoT]] e la farmaceutica.
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