AWS kullanırken veri gizliliğini ve uyumluluğu korurken modellerin eğitilmesini hangi makine öğrenimi yaklaşımı destekler?

Federated learning (Federasyonlu öğrenme), veri gizliliğini ve uyumluluğu korurken modellerin eğitilmesini destekleyen bir makine öğrenimi yaklaşımıdır. Bu yaklaşımda, veriler merkezi bir sunucuya gönderilmek yerine, yerel cihazlarda (örneğin, akıllı telefonlar veya hastane sunucuları) kalır ve modeller bu yerel veriler üzerinde eğitilir. Daha sonra, sadece model güncellemeleri veya ağırlıklar merkezi sunucuya gönderilir ve burada küresel bir model oluşturmak için birleştirilir. Bu, hassas verilerin cihaz dışına çıkmamasını sağlayarak gizliliği artırır ve uyumluluk gereksinimlerini karşılamaya yardımcı olur. Reinforcement learning (Pekiştirmeli öğrenme) bir ajan ve ortam arasındaki etkileşime odaklanır, ancak veri gizliliği mekanizması değildir. Transfer learning (Transfer öğrenimi), bir görev için eğitilmiş bir modelin başka bir ilgili göreve uyarlanmasıdır, ancak verilerin gizliliğini doğrudan sağlamaz. Unsupervised learning (Denetimsiz öğrenme), etiketlenmemiş verilerdeki kalıpları bulmaya odaklanır, ancak gizlilik koruma mekanizması değildir.