Moderné algoritmy strojového učenia založené na neurónových sieťach čelia so sprísňovaním pravidiel ochrany osobných údajov novým výzvam. Stále menej sme ochotní zdieľať svoje osobné dáta, hoci tie sú pre proces učenia nevyhnutné. Riešením môže byť prístup federated learning, ktorý namiesto jednej centrálnej databázy využíva dáta viacerých klientov – a to bez toho, aby sa museli sprístupniť iným. V prednáške si priblížime základnú myšlienku tohto prístupu, jeho hlavné smerovania a na praktickom príklade ukážeme, aká je jeho účinnosť.
