Que signifie "Apprentissage par transfert fédéré"?
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L'Apprentissage Fédéré (FTL) permet à différents ordis de bosser ensemble sur une tâche de machine learning sans partager leurs données privées. Dans ce système, un ordi central (souvent appelé serveur) apprend d'abord des trucs généraux à partir de données publiques. Ensuite, chaque ordi, ou client, utilise ces infos pour améliorer une tâche précise avec ses propres données privées.
Comment Ça Marche
- Pré-Formation : Le serveur s'entraîne sur des données communes pour capter des motifs généraux.
- Formation Locale : Chaque client peaufine un modèle avec ses propres données. Ça veut dire qu'ils entraînent juste la dernière partie du modèle qui prend des décisions, pas celle qui a appris à partir des données partagées.
Confidentialité et Sécurité
Bien que l'FTL aide à garder les données privées parce que les clients ne s'envoient pas leurs données, des soucis de sécurité subsistent. Certains attaquants pourraient trouver des moyens de pirater le système et d'injecter des éléments nuisibles, appelés portes dérobées, dans le modèle durant l'entraînement. Les chercheurs se penchent sur ces menaces et sur comment s'en protéger.
Importance
L'FTL est important car il permet de collaborer tout en protégeant les infos personnelles. C'est super utile pour plein d'applications, notamment dans des domaines où la confidentialité est cruciale, comme la santé et la finance.