Federated Learning
Federated Learning adalah pendekatan machine learning terdesentralisasi di mana model dilatih di banyak perangkat lokal (seperti HP pengguna) tanpa perlu mengirimkan data pribadi pengguna ke server pusat. Hanya pembaruan model (gradien/bobot) yang dikirim ke cloud untuk digabungkan, menjaga privasi data mentah tetap di perangkat pengguna.
Konteks Penggunaan
Digunakan oleh Google Gboard untuk memprediksi kata berikutnya tanpa pernah mengirim isi chat privat Anda ke server Google.
Contoh
Rumah sakit ingin membuat model deteksi kanker bersama-sama, tapi tidak boleh saling tukar data pasien karena regulasi privasi. Federated Learning memungkinkan model "keliling" ke setiap RS untuk belajar, tanpa data pasien pernah keluar dari RS masing-masing.
Catatan
Menyelesaikan dilema antara "Data Besar" (butuh sentralisasi) dan "Privasi Data".
