Które podejście uczenia maszynowego wspiera trenowanie modeli przy jednoczesnym zachowaniu prywatności danych i zgodności z przepisami podczas korzystania z AWS?

Uczenie federacyjne (Federated learning) umożliwia trenowanie modeli uczenia maszynowego na zdecentralizowanych zbiorach danych, bez konieczności bezpośredniego udostępniania surowych danych. Modele są trenowane lokalnie na danych klienta, a następnie tylko aktualizacje lub wagi modelu są agregowane centralnie. To podejście jest kluczowe dla zachowania prywatności danych i zgodności z przepisami (np. RODO), ponieważ wrażliwe informacje nigdy nie opuszczają źródła. Uczenie ze wzmocnieniem koncentruje się na agentach uczących się poprzez interakcję ze środowiskiem. Uczenie transferowe wykorzystuje wstępnie wytrenowane modele do nowych zadań. Uczenie nienadzorowane zajmuje się znajdowaniem wzorców w danych bez etykiet. Żadne z tych podejść nie rozwiązuje problemu prywatności danych w taki sposób, jak uczenie federacyjne.