連合学習（Federated Learning）を活用した学習データ送信コストの最小化

連合学習（Federated Learning）を活用した学習データ送信コストの最小化とは

連合学習（Federated Learning）を活用した学習データ送信コストの最小化とは、機械学習モデルの訓練において、個々のデバイスやサーバーが保持する生データを中央サーバーに送信することなく、各デバイスでモデルを局所的に学習させ、その学習結果（モデルのパラメータや重み）のみを中央サーバーに集約・統合することで、学習データの送信に伴う通信コストを大幅に削減する技術です。これは特にエッジAI環境において、データプライバシーを保護しつつ、効率的なAI処理を実現する「通信コスト削減」の重要なアプローチの一つとして位置付けられます。

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