Cosa significa "Apprendimento Distribuito"?

Indice

• Come Funziona?
• Vantaggi del Split Learning
• Applicazioni

Split Learning è un metodo usato per addestrare modelli di machine learning che si concentra sulla protezione della privacy dei dati. In questo approccio, il modello è diviso in due parti: una parte rimane sul dispositivo dell'utente e l'altra è su un server. In questo modo, i dati grezzi non lasciano mai il dispositivo dell'utente.

#Come Funziona?

1. Privacy dei Dati: Gli utenti mantengono i loro dati privati condividendo solo informazioni elaborate con il server.
2. Addestramento del Modello: Il dispositivo dell'utente usa la sua parte del modello per analizzare i dati e invia i risultati necessari al server. Il server poi combina queste informazioni con la sua parte del modello per migliorare l'apprendimento complessivo.

#Vantaggi del Split Learning

• Sicurezza dei Dati: I dati degli utenti rimangono riservati, riducendo il rischio di violazioni dei dati.
• Efficienza delle Risorse: Aiuta ad addestrare modelli anche su dispositivi con potenza di elaborazione limitata condividendo il carico di lavoro tra il dispositivo e il server.

#Applicazioni

Split Learning può essere utile in vari settori, come la sanità, dove i dati sensibili dei pazienti devono essere protetti, o nelle applicazioni mobili dove la privacy degli utenti è fondamentale. Aiuta a mantenere un equilibrio tra un addestramento efficace del modello e la protezione delle informazioni personali.