Il Federated Learning consente ai modelli di Machine Learning di operare senza trasferire i dati personali per l'addestramento su un server centrale. In combinazione con la “privacy differenziale” e altre tecnologie come la crittografia omomorfa, può supportare sistemi di IA rispettosi della privacy e della sicurezza
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