連合学習（Federated Learning）

連合学習（Federated Learning）は、データを中央のサーバに集めずに、各端末で学習を行い、学習の結果（モデルの更新の情報）だけを集めて統合する機械学習の方法です。

■ 試験で押さえるポイント

• 個人のデータを外に出さずに、AIのモデルを改善できます。

• スマートフォンの文字入力の予測などに使われます。

• 更新の情報から元のデータを推測される攻撃もあるため、追加の対策が必要な場合があります。

■ 過去問での着眼点

データを集めずに学習結果だけを集める点が、プライバシーの保護につながります。

例: 各スマートフォンで入力の履歴から学習し、学習結果だけを集めて、全体の予測のモデルを改善します。