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MITの研究者らが、連合学習の効率を81%向上させる新手法を開発し、センサーやスマートウォッチなどのリソース制約のあるエッジデバイスでも、ユーザーデータを安全に保ちながら高精度なAIモデルの導入が可能になった。
NVIDIAはFLARツールを用いることで、医療機関などがデータ移動の制約下でも既存コードを改修せず連合学習を実践的に運用可能だと説明している。