Federated Learning
Categoria
Etica e Governanca
Federated Learning (Aprendizado Federado) e uma tecnica de machine learning que treina modelos em dispositivos ou servidores distribuidos sem centralizar os dados. Cada participante treina localmente e apenas os pesos do modelo sao compartilhados.
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Etica e Governanca
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O que e Federated Learning
Federated Learning, ou Aprendizado Federado, e uma abordagem de machine learning que permite treinar modelos de IA de forma colaborativa sem que os dados saiam de seus locais de armazenamento originais. Popularizado pelo Google para o teclado Gboard, o metodo e fundamental para privacidade.
Como funciona:
- Cada dispositivo ou servidor treina o modelo localmente com seus dados
- Apenas as atualizacoes de pesos (gradientes) sao enviadas ao servidor central
- O servidor agrega as atualizacoes para criar um modelo global melhorado
- O modelo global e redistribuido para nova rodada de treinamento local
Vantagens:
- Dados nunca saem do dispositivo de origem
- Conformidade natural com regulacoes de privacidade
- Permite colaboracao entre organizacoes concorrentes
- Reduz custos de transferencia de dados em larga escala
A Trilion utiliza Federated Learning em cenarios onde clientes precisam colaborar em modelos de IA sem compartilhar dados proprietarios ou sensitiveis, como em consorcio de empresas do mesmo setor.
Desafios incluem comunicacao eficiente, heterogeneidade de dados entre participantes e protecao contra ataques de inferencia de gradientes.
