「水平フェデレーテッドラーニング」とはどういう意味ですか？

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水平フェデレーテッドラーニングは、いくつかの団体がプライベートデータを共有せずに共同作業をする方法だよ。たとえば、健康予測システムを改善したい病院のグループを想像してみて。患者データを中央サーバーに送る代わりに、各病院は自分のデータをプライベートに保ち、学習プロセスに関する情報だけを共有する。

このアプローチでは、各団体は同じ種類のデータで始めるけど、記録はそれぞれ違う。自分のデータでモデルをトレーニングしたら、アップデートを中央サーバーに送るんだ。サーバーはこれらのアップデートを組み合わせて、共有モデルを改善する。こうすることで、個々のデータのプライバシーを損なわずに、みんながより良い予測を得ることができるんだ。

この方法はプライバシー保護に重点を置いてるけど、リスクもある。信頼できない団体が干渉したり、悪いデータを持ち込もうとするかもしれないから、システムのセキュリティを保つことが重要なんだ。プライバシーの脅威に対処するためにいろんな戦略も作られていて、水平フェデレーテッドラーニングが効果的かつ安全であることを確保してるよ。