クラウド間のデータサイロを解消する連合学習（Federated Learning）基盤の構築

クラウド間のデータサイロを解消する連合学習（Federated Learning）基盤の構築とは

クラウド間のデータサイロを解消する連合学習（Federated Learning）基盤の構築とは、複数の分散したデータソース（異なるクラウド環境など）がそれぞれ保有する生データを外部に共有することなく、機械学習モデルを共同で学習させるためのシステム基盤を指します。これにより、プライバシー規制やセキュリティ要件が厳しい状況でも、各データソースがモデルの学習に貢献し、全体として高性能なAIモデルを構築することが可能になります。特に、企業間でのデータ連携や、医療・金融といった機密性の高い分野において、データサイロ問題を解決し、データ活用の新たな道を開く重要なアプローチです。この基盤は、親トピックである「クラウドデータ基盤」の一部として、分散データ環境におけるAI・機械学習の効率的な運用とデータガバナンスの強化を目的としています。

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