Estamos observando atualmente projetos de clientes que usam aprendizado de m¨¢quina federado. Tradicionalmente, o treinamento de modelos de aprendizado de m¨¢quina (ML) exigia que os dados fossem colocados em um local centralizado onde o algoritmo de treinamento relevante pudesse ser executado. Do ponto de vista de privacidade, isso ¨¦ problem¨¢tico, especialmente quando os dados de treinamento cont¨ºm informa??es confidenciais ou de identifica??o pessoal. As pessoas usu¨¢rias podem relutar em compartilhar dados ou a legisla??o local de prote??o de dados pode nos impedir de mover os dados para um local central. O ML federado ¨¦ uma t¨¦cnica descentralizada para treinamento em um grande conjunto diversificado de dados que permite que os dados permane?am remotos, por exemplo, no dispositivo de uma pessoa usu¨¢ria. A largura de banda da rede e as limita??es computacionais dos dispositivos ainda apresentam desafios t¨¦cnicos significativos, mas gostamos da maneira como o aprendizado de m¨¢quina federado deixa os usu¨¢rios no controle de suas pr¨®prias informa??es pessoais.
Treinamento de modelo geralmente requer coleta e transporte de dados de sua fonte para uma localiza??o centralizada onde o algoritmo de treinamento ¨¦ executado. Isso se torna particularmente problem¨¢tico quando os dados em treinamento consistem de informa??es pessoalmente identific¨¢veis. Estamos otimistas com o aparecimento do aprendizado federado como um m¨¦todo de treinamento que preserva a privacidade em um grande conjunto de dados relacionados a indiv¨ªduos. As t¨¦cnicas de aprendizado federado permitem que os dados permane?am no dispositivo do usu¨¢rio, sob seu controle, e ainda contribuindo para um conjunto de dados de treinamento. Assim, cada dispositivo do usu¨¢rio atualiza um modelo independentemente; ent?o, os par?metros do modelo, em vez dos dados em si, s?o combinados em uma visualiza??o centralizada. Largura de banda e limita??es computacionais do dispositivo apresentam desafios t¨¦cnicos significativos, mas gostamos da maneira que o aprendizado federado deixa o usu¨¢rio no controle de sua pr¨®pria informa??o pessoal.
