Federe öğrenme ve diferansiyel gizlilik

Kısaca: Federe öğrenme, ham veriler aygıttan çıkmadan bir modeli birçok aygıtta eğitir. Diferansiyel gizlilik gürültü ekler; böylece bireyler modelden yeniden oluşturulamaz.

Biraz daha ayrıntılı: Örnek: bir telefon klavyesi, metinler üreticiye gitmeden yazma davranışından sözcük önerilerini öğrenir.

Ayrıntılı

• Süreç: sunucu modeli gönderir → aygıtlar…

Ayrıca bak: Eğitim verileri, telif hakkı ve veri koruma, Model küçültme: damıtma ve budama