Federated Learning（連合学習）は、データを端末に残したままモデルを共同学習する技術です。プライバシー保護や通信コスト削減に優れ、医療・金融・IoT分野で注目されています。非IIDデータやセキュリティなどの課題にも対応が進んでいます。(00:00:00) オープニング (00:00:41) 連合学習とは(00:03:50) 連合学習の仕組み：モデル配布 → クライアント学習 → グローバルモデル計算(00:07:34) 起源とメリット：Gboard (Androidスマホ）・自動運転(00:11:50) 課題１：各端末のデータ分布が異なることで学習が収束しにくい(00:14:37) 課題２：ネットワーク品質や参加デバイス数の変動がモデル更新に影響(00:16:24) 課題３：勾配汚染と勾配盗聴(00:19:56) 課題４：端末によってはCPU/GPUが限られ、学習時間や精度にばらつき(00:21:38) 連合学習が活きる領域：企業間モデル（工場データなど）(00:23:52) ビッグテックの優位性が低下する？(00:27:29) よりパーソナライズされたAIが生まれる？(00:29:30) エンディングSingularRadio（シンギュラーラジオ） は、テクノロジー、イノベーション、社会の未来について、深い知識と洞察を提供するポッドキャストです。 海外大（ブリティッシュコロンビア大学）でコンピュータサイエンスを専攻するKeisukeとTakeshiのホスト二人が、AI、ロボティクス、スタートアップ、経済などの最前線で起きている出来事を掘り下げ、知的好奇心を刺激する内容をお届けします。 ▼運営会社（株式会社日本自動化技術）はこちら https://japan-automation-technology.vercel.app お仕事の御依頼は上記HPのお問い合わせフォームまたはsingularradio01@gmail.comまでご連絡ください。 Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/us/podcast/id1809437976 Spotify: https://open.spotify.com/show/2nOYrpc9PhKQ5v7s81KzCW X (Twitter) アカウント：https://x.com/SingularRadio #連合学習 #federatedlearning #生成ai #singularradio
