Federated Learning e Dati Decentralizzati

La violazione dei dati sta diventando una delle principali preoccupazioni e sempre più governi stabiliscono regolamenti per proteggere i dati degli utenti, come il GDPR nell'Unione Europea e il CCPA negli Stati Uniti.
Per far fronte a questa esigenza, è stato sviluppato un framework di Machine Learning decentralizzato, chiamato Federated Learning (FL), in grado di addestrare un modello senza accesso diretto ai dati privati degli utenti.
L’articolo, inoltre, descrive come questa tecnica cerchi di garantire e preservare il rispetto della privacy secondo il GDPR rispetto ai tradizionali approcci di Machine Learning.

Il Federated Learning si è rivelata una tecnica ad altissimo potenziale in quanto in grado di mitigare i problemi presenti nel campo del Machine Learning come la scarsità di dati e il mantenimento della privacy da dati provenienti da diverse fonti.
Una delle sfide del presente e del futuro, sarà lo sviluppo di un sistema di Federated Learning con buone metriche predittive, osservando le politiche e le normative per proteggere la privacy.