「グローバル集約」とはどういう意味ですか？

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グローバル集約は、機械学習で使われるプロセスで、特にデータが異なるデバイスや場所に保存されているときに役立つ方法だよ。全部のデータを一つの場所に集める代わりに、この方法では個々のデバイスが自分のデータで学習することができるんだ。何かを学んだら、その結果を中央サーバーに送る。

中央サーバーはその結果をまとめて、参加者全員の知識を反映したより良いモデルを作るよ。こうすることで、生のデータ自体を共有せずに多様なデータの利点を活かせるから、情報のプライバシーとセキュリティが保たれるんだ。

グローバル集約は重要で、異なるデバイスがプライバシーを保ちながら効果的に連携できるようにするからね。金融やヘルスケアなどの分野で、機密情報を損なわずにモデルのパフォーマンスを向上させるのを楽にするんだ。