用語集2025/9/28
Federated Learning（連合学習）
分散環境でデータを集約せずに機械学習モデルを訓練する手法。プライバシー保護しながら、複数の組織・デバイスで協調学習を実現。
難易度:
上級
読了時間:約7分
定義
連合学習は、生データを移動せずに各参加者のローカルデータで学習し、モデルパラメータのみを共有。GDPR、HIPAAなどプライバシー規制に準拠したAI開発を可能にします。
具体例
- Horizontal FL：同じ特徴量、異なるユーザー
- Vertical FL：同じユーザー、異なる特徴量
- Federated Transfer Learning：異なるドメイン間
活用事例
- スマートフォン：キーボード予測、写真分類
- 医療：病院間でのモデル共有、診断精度向上
- 金融：不正検知、リスク評価の協調学習
関連概念
TensorFlow Federated、PyTorch FederatedでOSSフレームワーク利用。Differential Privacy、Secure Aggregationで追加セキュリティ。FLower、PySyftで実装簡素化。
📝 要約
分散環境でデータを集約せずに機械学習モデルを訓練する手法。プライバシー保護しながら、複数の組織・デバイスで協調学習を実現。
関連タグ
連合学習プライバシーGDPR分散学習セキュリティ