apprentissage fédéré

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Définition CISMeF : En intelligence artificielle et en apprentissage machine, l'apprentissage fédéré (en anglais : federated learning ou collaborative learning) est un paradigme d'apprentissage dans lequel plusieurs machines entrainent collaborativement un modèle d'intelligence artificielle tout en gardant leurs données localement (source https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_f%C3%A9d%C3%A9r%C3%A9).;

Détails

Identifiant d'origine

D000098407;

CUI UMLS

C5940530;

Alignements automatiques CISMeF supervisés
- apprentissage fédéré [Terme EFMI]
Concept(s) lié(s) au record
- apprentissage fédéré [MeSH Concept]
Liste des qualificatifs affiliables
- classification [Qualificatif MeSH]
- histoire [Qualificatif MeSH]
- législation et jurisprudence [Qualificatif MeSH]
- normes [Qualificatif MeSH]
- ressources et distribution [Qualificatif MeSH]
- statistiques et données numériques [Qualificatif MeSH]
- tendances [Qualificatif MeSH]
- économie [Qualificatif MeSH]
- éthique [Qualificatif MeSH]
Type(s) sémantique(s)
- activité des machines [Type sémantique UMLS]

Position du mot-clé dans l'(les) arborescence(s) :

Vous pouvez consulter :

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