« Apprentissage fédéré » : différence entre les versions

Version du 18 avril 2023 à 14:40

Définition

En intelligence artificielle et en apprentissage automatique, l'apprentissage fédéré, en anglais federated learning, est une méthode ou un paradigme qui consiste à entraîner un algorithme sur l'appareil des utilisateurs d'une application et à partager les apprentissages (c.-à-d. les paramètres) ainsi réalisés.

Compléments

Cette méthode s'oppose à l'apprentissage centralisé où l'apprentissage se fait sur les serveurs du fournisseur de service. Elle permet notamment un meilleur respect de la vie privée des utilisateurs.

Français

apprentissage fédéré

Anglais

federated learning

Source : Wikipedia IA

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 ==Définition==
-En intelligence artificielle et en apprentissage automatique, l'apprentissage fédéré, en anglais ''federated learning,'' est une méthode ou un paradigme qui consiste à entraîner un algorithme sur la machine des utilisateurs d'une application et à partager les apprentissages réalisés sur la machine de chaque utilisateur. Cette méthode s'oppose à l'apprentissage centralisé où l'apprentissage se fait sur les serveurs du fournisseur de service. Elle permet notamment un meilleur respect de la vie privée des utilisateurs.
+En intelligence artificielle et en apprentissage automatique, l'apprentissage fédéré, en anglais ''federated learning,'' est une méthode ou un paradigme qui consiste à entraîner un algorithme sur l'appareil des utilisateurs d'une application et à partager les apprentissages (c.-à-d. les paramètres) ainsi réalisés.
+==Compléments==
+Cette méthode s'oppose à l'apprentissage centralisé où l'apprentissage se fait sur les serveurs du fournisseur de service. Elle permet notamment un meilleur respect de la vie privée des utilisateurs.
 ==Français==