Aprendizagem Federada
Desbloqueie o poder da aprendizagem automática colaborativa preservando a privacidade e segurança dos dados
ML com Preservação de Privacidade
Treine modelos de aprendizagem automática em dados sensíveis sem nunca aceder diretamente aos dados brutos, mantendo total privacidade e conformidade.
Características:
- Sem partilha de dados brutos
- Conforme com RGPD e HIPAA
- Treino seguro de modelos
- Computação distribuída
Caso de Estudo: Consórcio de Saúde
Permitiu que vários hospitais treinassem colaborativamente modelos de diagnóstico sem partilhar dados de pacientes, melhorando a precisão mantendo a privacidade.
Aprendizagem automática com prioridade na privacidade
Aproveite o poder da IA colaborativa sem comprometer a segurança ou privacidade dos dados
Proteção de Privacidade Aprimorada
Mantenha dados sensíveis seguros e privados durante o treinamento de modelos ML
Conformidade Regulatória
Atenda aos requisitos de proteção de dados e conformidade
Utilização de Dados Distribuídos
Aproveite conjuntos de dados distribuídos sem centralização
Qualidade do Modelo Aprimorada
Melhor desempenho do modelo através de fontes de dados diversas
Integração com Edge Computing
Processamento eficiente na borda da rede
Colaboração Aprimorada
Possibilite Machine Learning federado e seguro usando técnicas como SMPC.