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L'apprentissage fédéré est une technique collaborative d'apprentissage automatique où plusieurs appareils entraînent un modèle partagé tout en gardant les données d'entraînement localisées. Cette approche améliore la confidentialité, réduit la latence et permet une IA évolutive sur des millions d'appareils sans partage des données brutes.
La convergence en IA désigne le processus par lequel les modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond atteignent un état stable grâce à un apprentissage itératif, garantissant des prédictions précises en minimisant l'écart entre les résultats prédits et réels. Elle est fondamentale pour l'efficacité et la fiabilité de l'IA dans diverses applications, des véhicules autonomes aux villes intelligentes.
Découvrez ce que sont les emplacements périphériques AWS, comment ils diffèrent des Régions et des Zones de Disponibilité, et comment ils améliorent la diffusion de contenu grâce à une latence réduite, des performances accrues et une portée mondiale.
Découvrez ce qu'est la reconnaissance d'image en IA. À quoi sert-elle, quelles sont les tendances et en quoi diffère-t-elle des technologies similaires.
