« Apprentissage fédéré vertical » : différence entre les versions
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L'apprentissage fédéré vertical est une variante de l'apprentissage fédéré dans laquelle plusieurs sources de données ayant des attributs différents concernant le même ensemble de données entraînent conjointement des modèles d'apprentissage automatique sans exposer les données brutes ou les paramètres des modèles. | L'apprentissage fédéré vertical est une variante de l'apprentissage fédéré dans laquelle plusieurs sources de données ayant des attributs différents concernant le même ensemble de données entraînent conjointement des modèles d'apprentissage automatique sans exposer les données brutes ou les paramètres des modèles. | ||
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L'apprentissage vertical fédéré ou l'apprentissage fédéré basé sur les attributs s'applique aux cas où deux ensembles de données partagent un même identificateur mais avec des attributs différents. | L'apprentissage vertical fédéré ou l'apprentissage fédéré basé sur les attributs s'applique aux cas où deux ensembles de données partagent un même identificateur mais avec des attributs différents. | ||
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Version du 18 avril 2023 à 15:54
Définition
L'apprentissage fédéré vertical est une variante de l'apprentissage fédéré dans laquelle plusieurs sources de données ayant des attributs différents concernant le même ensemble de données entraînent conjointement des modèles d'apprentissage automatique sans exposer les données brutes ou les paramètres des modèles.
Compléments
L'apprentissage vertical fédéré ou l'apprentissage fédéré basé sur les attributs s'applique aux cas où deux ensembles de données partagent un même identificateur mais avec des attributs différents.
Par exemple, dans le domaine médical, les résultats d'une analyse sanguine et ceux d'une analyse d'urine pourraient faire l'objet d'un apprentissage fédéré vertical.
Français
apprentissage fédéré vertical
apprentissage fédéré basé sur les attributs
Anglais
vertical federated learning
Contributeurs: Patrick Drouin, wiki
