| 日本語 | 連合学習 |
|---|---|
| English | Federated Learning |
| 中文 | 联邦学习 |
連合学習とは
連合学習は、データを一か所に集めずに、各拠点や各機器でモデルを学習させ、その更新内容だけを集約して共通のモデルを作る手法です。工場ごとや企業ごとにデータを外に出せない場合でも、複数拠点の知見を生かせる点が特徴です。拠点間でデータの傾向が大きく違うと、うまく学習できないことがあります。
Definition (English)
A method that trains models locally at each site or device and aggregates only the model updates into a shared model. It lets multiple factories or companies benefit from collective data without moving the raw data.
释义(中文)
不集中数据,而是在各站点或设备上本地训练模型,仅汇总模型更新以生成共享模型的方法。可在原始数据不出厂的前提下利用多方数据。
関連する用語
この用語を引用・埋め込む
この釈義は CC BY 4.0(表示 4.0 国際)で提供しています。出典(このページへのリンク)を明記すれば、商用を含めて自由に複製・改変・再配布できます。
出典表記の例
株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集:連合学習」https://mfg-ai.com/terms/federated-learning(CC BY 4.0)
HTMLで埋め込む
<blockquote cite="https://mfg-ai.com/terms/federated-learning"> <p>連合学習は、データを一か所に集めずに、各拠点や各機器でモデルを学習させ、その更新内容だけを集約して共通のモデルを作る手法です。</p> <footer>出典:<a href="https://mfg-ai.com/terms/federated-learning">株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集:連合学習」</a>(<a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja">CC BY 4.0</a>)</footer> </blockquote>