Aprendizado Federado
Aprendizado Federado é uma técnica colaborativa de aprendizado de máquina onde múltiplos dispositivos treinam um modelo compartilhado mantendo os dados de treinamento localizados. Essa abordagem aprimora a privacidade, reduz a latência e permite IA escalável em milhões de dispositivos sem compartilhar dados brutos.
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