Federated Learning – Cách mạng AI bảo vệ quyền riêng tư (Part 1)
Federated Learning (FL) được đề xuất năm 2016 bởi một nhóm nghiên cứu tại Google, mang đến giải pháp đột phá trong việc xây dựng các mô hình trí tuệ nhân tạo từ nguồn dữ liệu phân tán mà không làm tổn hại đến quyền riêng tư người dùng. Khác với cách làm truyền thống, dữ liệu cá nhân không còn bị thu thập tập trung vào máy chủ; thay vào đó, mỗi thiết bị tự thực hiện quá trình huấn luyện mô hình trực tiếp trên dữ liệu riêng của mình. Chỉ có các thông số (weight, bias) đã được huấn luyện mới được gửi về máy chủ trung tâm để tổng hợp thành một mô hình chung. Điều này không chỉ bảo vệ tuyệt đối thông tin cá nhân mà còn tận dụng hiệu quả sức mạnh tính toán từ hàng triệu thiết bị.
Hãy cùng tác giả tìm hiểu sâu hơn về công nghệ tiên tiến này trong bài chia sẻ chi tiết dưới đây!