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分散・並列・クラスターコンピューティングプライバシーを守りながらモデルをトレーニングするより良い方法

新しいフレームワークがデータプライバシーを守りつつ、フェデレーテッドラーニングの効率を向上させる。

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機械学習フェデレーテッドラーニングにおける偏ったデータへの対処

新しいフレームワークは、データの不均衡に対処しつつプライバシーを確保することで、モデルの精度を向上させる。

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