Cosa significa "Apprendimento Federato Orizzontale"?

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L'Horizontal Federated Learning è un modo per diverse parti di collaborare su un compito condiviso senza dover condividere i loro dati privati. Immagina un gruppo di ospedali che vogliono migliorare un sistema di previsione della salute. Invece di inviare i dati dei pazienti a un server centrale, ogni ospedale tiene i propri dati privati e condivide solo informazioni sul processo di apprendimento.

In questo approccio, ogni parte inizia con lo stesso tipo di dati ma può avere registrazioni diverse. Addestrano i loro modelli sui propri dati e poi inviano aggiornamenti a un server centrale. Il server combina questi aggiornamenti per migliorare un modello condiviso. In questo modo, tutti beneficiano di previsioni migliori senza compromettere la privacy dei loro dati individuali.

Anche se questo metodo si concentra sulla protezione della privacy, ci possono essere ancora dei rischi. Parti non affidabili potrebbero cercare di interferire o introdurre dati sbagliati, perciò mantenere il sistema sicuro è fondamentale. Sono state create diverse strategie per affrontare queste minacce alla privacy, assicurando che l'Horizontal Federated Learning possa essere efficace e sicuro.