Implantação da Plataforma de Aprendizado Federado da IBM e Comparação de Algoritmos de Agregação: Um Estudo de Caso Usando o Conjunto de Dados MNIST
Você já se perguntou como podemos treinar modelos de inteligência artificial poderosos sem comprometer a privacidade de dados sensíveis? Em um mundo cada vez mais digital, essa é uma questão crucial! É exatamente isso que o Aprendizado Federado (FL) busca resolver, e um artigo super interessante apresentado recentemente na 34ª BRAZILIAN CONFERENCE ON INTELLIGENT SYSTEMS […]