Apprentissage fédéré horizontal

Définition

En apprentissage fédéré, l'apprentissage fédéré horizontal consiste à utiliser plusieurs sources de données conjointement pour entraîner un modèle sous la coordination d'un serveur central, tout en conservant les données d'entraînement sur l'appareil client afin garantir la confidentialité des données.

Compléments

L'apprentissage fédéré horizontal, ou apprentissage fédéré par échantillonnage, est utilisé dans des scénarios où les ensembles de données partagent les mêmes attributs, mais diffèrent en termes d'échantillons.

Français

apprentissage fédéré horizontal

apprentissage fédéré par échantillonnage

Anglais

horizontal federated learning

Source : sciencedirect

Source : openmined

Source : Bououdina 2020

Source : Datascience