<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Federated Learning on Blog Formize.com</title><link>https://blog.formize.com/vi/categories/federated-learning/</link><description>Recent content in Federated Learning on Blog Formize.com</description><generator>Hugo</generator><language>vi</language><atom:link href="https://blog.formize.com/vi/categories/federated-learning/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Tăng tốc việc truy xuất nguồn gốc dữ liệu và tuân thủ trong học liên bang với Formize</title><link>https://blog.formize.com/vi/accelerating-federated-learning-data-provenance-with-formize/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/vi/accelerating-federated-learning-data-provenance-with-formize/</guid><description>&lt;h1 id="tăng-tốc-việc-truy-xuất-nguồn-gốc-dữ-liệu-và-tuân-thủ-trong-học-liên-bang-với-formize">Tăng tốc việc truy xuất nguồn gốc dữ liệu và tuân thủ trong học liên bang với Formize&lt;/h1>
&lt;p>Học liên bang (FL) đã trở thành chiến lược chuẩn để huấn luyện các mô hình AI chất lượng cao trong khi giữ dữ liệu thô trên thiết bị. Cách tiếp cận này giải quyết nhiều lo ngại về quyền riêng tư, nhưng đồng thời cũng tạo ra một loạt thách thức tuân thủ mới: theo dõi dữ liệu nào đã đóng góp vào bản cập nhật mô hình nào, chứng minh rằng đã có sự đồng ý, và đảm bảo rằng các chuỗi kiểm toán bất biến trên hàng ngàn nút biên.&lt;/p></description></item></channel></rss>