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分散型データで機械学習モデルを構築：通信コストを94%削減するFedAvg活用ガイド
分散型データでAIモデルを構築する際の課題を解決する鍵は、通信コストの削減です。 Federated Averaging (FedAvg) と勾配圧縮を組み合わせることで、通信オーバーヘッドを大幅に削減し、効率的な分散学習を実現できます。
2025年4月29日 著者 Ali Navidi
分散型データで機械学習モデルを構築？ Federated Averaging で通信コストを大幅削減！
分散型データでの機械学習は、プライバシー保護やデータ集約の困難さなど、多くの課題を抱えています。しかし、Federated Averaging (FedAvg) と勾配圧縮を組み合わせることで、これらの課題を克服し、効率的なモデル構築が可能になります。
2025年4月29日 著者 Ali Navidi
