フェデレーテッドラーニング（Federated Learning）とは
フェデレーテッドラーニングとは、スマートフォンやタブレットなど、多くのデバイスが協力して学習を行う技術のことです。
通常コンピューターが新しいことを学ぶ機械学習時は、大量のデータが必要です。
しかし、個人のデータはプライバシーに関わるため、簡単に共有することはできません。
そこでフェデレーテッドラーニングでは、各デバイスが個別にデータを学習し、その結果だけを共有して、全体の学習を進めます。
これにより、プライバシーを守りながら、賢いシステムを作ることができます。
データを集約したサーバーはこれらの更新情報から、改善されたモデルを生成して各デバイスに配布します。
このプロセスが繰り返され、全体の学習（この場合は結果的にモデル）が進化していきます。
ビジネスの文脈では、フェデレーテッドラーニングは顧客データのプライバシーを守りながら、パーソナライゼーションや予測精度の向上など、AIベースのソリューションを提供するための有効な手段です。
金融、ヘルスケア、スマートデバイスなど、データの繊細さが高い業界での応用が期待されています。
以下が簡単なまとめです。
- プライバシー保護: データはデバイス上に留まり、プライバシーが保護されます。
- 効率的な学習: 分散したデータから学習が可能で、データ集中の必要がありません。
- スケーラビリティ: 多数のデバイスが参加することで、モデルは多様なデータから学習し、より一般化されます。
