« Apprentissage fédéré horizontal » : différence entre les versions


Aucun résumé des modifications
m (Remplacement de texte : « ↵↵↵ » par «   »)
 
(Une version intermédiaire par le même utilisateur non affichée)
Ligne 16 : Ligne 16 :
   
   
  Horizontal federated learning, or sample-based federated learning, is introduced in the scenarios that data sets share the same feature space but different in sample. -->
  Horizontal federated learning, or sample-based federated learning, is introduced in the scenarios that data sets share the same feature space but different in sample. -->
 
==Sources==
 
<small>
 


[https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0020025521013244  Source : sciencedirect ]
[https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0020025521013244  Source : sciencedirect ]

Dernière version du 29 janvier 2024 à 12:06

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

Sources

Source : sciencedirect

Source : openmined

Source : Bououdina 2020

Source : Datascience



Contributeurs: Patrick Drouin, wiki