Обсуждения

Публичное обсуждение проекта продлится до 10 октября 2023 г.

В федеративных системах машинного обучения (SML-системах) несколько участников совместно используют зашифрованные данные и/или обмениваются параметрами моделей с целью обеспечить безопасность данных и защиту персональных данных. Чтобы обеспечить наиболее эффективное использование данных, зашифрованные данные каждой стороны и/или предоставленные ею параметры моделей собираются и используются для обучения модели федеративного машинного обучения. Модели федеративного машинного обучения продолжают обучаться в интересах само-оптимизации, а участники или иные лица, авторизованные на доступ к модели, могут вводить информацию для получения результатов или прогнозов на основе совместно используемых значений. Федеративные системы машинного обучения могут, например, применяться (не ограничиваясь ими) в мультимедийных и игровых приложениях (media applications).

Федеративные системы машинного обучения позволяют ряду сторон использовать для обучения моделей систем машинного обучения данные, имеющиеся в их распоряжении, не раскрывая при этом друг другу самих данных. Данная особенность полезна в ситуациях, когда требуется обеспечить защиту содержащейся в данных конфиденциальной информации и особенно персональных данных.