حفظ حریم خصوصی

با هم آموزش دهید.حریم خصوصی را حفظ کنید.

فدرا تِرین به سازمان‌ها و کاربران امکان می‌دهد مدل‌های یادگیری ماشین را به‌صورت مشارکتی آموزش دهند، بدون اینکه داده‌های خام و خصوصی خود را به اشتراک بگذارند.

حریم خصوصی در اولویت
داده‌ها محلی باقی می‌مانند
هوش مصنوعی مشارکتی
با هم یاد بگیرید
امنیت از ابتدا
طراحی‌شده بر پایه اعتماد
لوگوی فدرا ترین
درباره فدرا تِرین

یادگیری را به داده‌های خود بیاورید.

فدرا تِرین یک پلتفرم یادگیری فدرال است که به سازمان‌ها امکان می‌دهد مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را به‌صورت مشارکتی آموزش دهند، بدون اینکه داده‌های خام خود را به یک مخزن مرکزی منتقل کنند.

به‌جای انتقال داده‌های حساس به مدل، فدرا تِرین فرآیند یادگیری را به جایی می‌برد که داده‌ها در آن قرار دارند.

داده‌های محلیهوش مشارکتی
نحوه عملکرد

از داده‌های محلی تا هوش مشارکتی

فدرا تِرین به سازمان‌ها امکان می‌دهد یک مدل مشترک را به‌صورت مشارکتی بهبود دهند، در حالی که داده‌های خام آن‌ها در محیط خودشان باقی می‌ماند.

مدل جهانی

مدل جهانی فعلی برای کلاینت‌های مشارکت‌کننده ارسال می‌شود.

آموزش محلی

هر مشارکت‌کننده مدل را با استفاده از داده‌های خصوصی خود آموزش می‌دهد.

به‌روزرسانی مدل

کلاینت‌ها به‌جای داده‌های خام، گرادیان‌ها یا به‌روزرسانی‌های مدل را ارسال می‌کنند.

تجمیع فدرال

سرور به‌روزرسانی‌ها را تجمیع کرده و یک مدل جهانی بهبودیافته ایجاد می‌کند.

چرا فدرا تِرین؟

هوش مشارکتی بدون متمرکزسازی داده‌ها

فدرا تِرین به سازمان‌ها کمک می‌کند در توسعه هوش مصنوعی مشارکت کنند و هم‌زمان کنترل خود را بر داده‌های حساس حفظ کنند.

حریم خصوصی داده‌ها

داده‌های حساس را در محیط اصلی خود نگه دارید و در آموزش مشارکتی مدل‌ها مشارکت کنید.

هوش مصنوعی مشارکتی

به سازمان‌های مختلف اجازه دهید دانش خود را در یک مدل مشترک مشارکت دهند، بدون اینکه داده‌های خام را مستقیماً به اشتراک بگذارند.

حاکمیت داده

مالکیت و کنترل داده‌های سازمانی را در تمام مراحل فرآیند آموزش حفظ کنید.

انتقال کارآمد داده

به‌جای انتقال داده‌های خام حجیم، به‌روزرسانی‌های مدل را میان سازمان‌ها مبادله کنید.

موارد استفاده

هوش مصنوعی مشارکتی در صنایع مختلف

فدرا تِرین به سازمان‌ها امکان می‌دهد در یادگیری ماشین مشارکت کنند و هم‌زمان داده‌های حساس خود را در محیط سازمانی خود نگه دارند.

سلامت و درمان

توسعه مشارکتی مدل‌های هوش مصنوعی در حالی که داده‌های حساس بیماران در سازمان‌های درمانی باقی می‌ماند.

بانکداری

امکان همکاری مؤسسات مالی در توسعه مدل‌های هوشمند بدون متمرکزسازی اطلاعات حساس مشتریان.

سازمان‌ها

کمک به سازمان‌ها برای بهره‌مندی از دانش توزیع‌شده در حالی که مرزهای داخلی داده‌های خود را حفظ می‌کنند.

پژوهش

ایجاد امکان همکاری میان مؤسسات پژوهشی با استفاده از داده‌های توزیع‌شده بدون انتقال غیرضروری داده‌ها.