Эта публикация является компиляцией изученных материалов по теме и писалась с целью в материале разобраться и упорядочить собственные знания – такой аналог реферата/курсовой. Т.к. исходный материал в основном на английском, возможно, данная статья кому-то также будет полезна.

Вместо пролога

Federated Learning – подход к решению задач машинного обучения, который позволяет анализировать данные непосредственно в их источниках, не объединяя их на каком-то центральном ресурсе, а объединяя уже результаты таким способом, чтобы итог обучения был не хуже, чем в традиционных подходах.

Есть две «легенды» появления FL. Первая рассказывает о данных столь больших, что обучение на них занимает недели и даже месяцы. Данные стали разбивать на части. Затем части отдавать отдельным вычислительным узлам. Затем данные перестали собирать и стали обрабатывать прямо в источниках.

Вторая «легенда» – о конфиденциальности тренировочных данных.