Datu-sare federatuak datu siloen arteko lankidetza sustatzeko
Sherpa.ai plataformak ereduak elkarlanean eraiki eta trebatzeko aukera ematen du, datuak zaindariaren suebakian mantenduz. Sherpa.ai-k enpresa-mailako kontrolak eskaintzen ditu zaindariek beren datuen kontrola izaten jarrai dezaten
Utzi datuak partekatzeari
Mundu errealeko eszenatoki gehienetan datuak datu-siloetan deszentralizatzen dira (adibidez, erabiltzaileen telefonoetan, ospitaleetan edo bankuetan dauden datuak) eta ezin dira partekatu, eta horrek ezinezko egiten du alderdien arteko elkarlana. Sherpa.ai-k ereduak elkarlanean eraikitzeko eta prestatzeko aukera ematen du, pribatutasuna mantenduz. Ereduak nodo bakoitzean lokalean trebatzen dira (adibidez, ospitale bakoitzean, banku bakoitzean edo telefono mugikor bakoitzean), eta ereduan eguneratutako tokiko parametroak soilik partekatzen dituzte eta modu seguruan batzen dituzte eredu global hobea eraikitzeko (datuak ez dira inoiz nodotik irteten eta, beraz, inoiz partekatu).
Irtenbide tradizionala - Datuak partekatzen eta zentralizatzen dira
Ikaskuntza automatikoko ikuspegi tradizionalek prestakuntza-datu guztiak leku bakarrean izatea eskatzen dute. Datuak siloetan banatzen direnean, datuak datu-zentroarekin partekatu behar dira prestakuntza exekutatu aurretik:
- Datu sentikorrak tratatzean, hau ez da araudia betetzen
- Datuak partekatzen direnean, horien gaineko kontrola galtzen da
- Datuak komunikazioetan eta biltegi zentralean azaltzen dira
- Pribatutasuna hausteko arrisku handiagoa, hutsegite puntu bakarra
Sherpa.ai Solution - Datuak lokalean geratzen dira
Sherpa.ai-ren irtenbideak entrenamenduak egiteko aukera ematen du datuak partekatu gabe. Plataformak nodoetara bidaltzen ditu ereduak tokiko entrenamenduak egiteko. Ondoren, ikasketak plataformarekin partekatzen dira, non batzen diren eredu globala garatzeko.
- Datuen elkarlanen potentziala desblokeatzen du datu pribatuak partekatu gabe
- Pribatutasuna diseinuaren arabera: ez da daturik partekatzen
- Arautegiak betetzen ditu: datuak ez dira inoiz inplikatutako alderdien zerbitzaritik irteten
- Datu-hausteak izateko arrisku txikiagoa. Eraso-azalera murrizten da
Noiz egiten dio mesede Ikasketa Federatuak Ereduzko Prestakuntzari
Gure irtenbideak potentzial eraldatzailea du datuak partekatzeko mugak aplikatzen direnean. Erakundeek datuak partekatzeko mugak aurkitzen dituzte arrazoi ezberdinengatik, besteak beste, araudia, aktiboen babesa edo datuen etika.
Arauzko arrazoiengatik datuak erabili edo partekatu ezin direnean.
Korporazio handiek jasaten duten arazo arrunta da hauen datuak siloetan gordeta dauden eta araudiaren ondorioz partekatu ezin daitezkeenak.
Hori ohikoa da oso araututako sektoreetan, hala nola Finantza Zerbitzuak edo Osasungintza.
Datuek informazio konfidentziala edo sentikorra dutenean
Erakundeek partekatzeko prest ez dauden osasun-informazio babestua, finantza-erregistroak edo beste edozein informazio identifikagarria
Erakunde ezberdinek euren datuak partekatu gabe aprobetxatu nahi dituztenean.
Esaterako, bi erakunde lehiakor arazo komun bat konpon lezakete lankidetza-ereduen prestakuntzaren bidez, baina ez daude prest jabetutako datuak elkarren artean partekatzeko lehia-arrazoiengatik. Federated Learning-ek lankidetza-ereduen prestakuntza ahalbidetzen du, datuak partekatu gabe.
Sherpa.ai abantailak
Gure irtenbideak aste barru emaitzak nabarmen hobetu ditzake pribatutasun eta segurtasun estandar altuenak bermatuz
Emaitzetan eragina
AI eredu hobeen eragin operatiboa eta finantzarioa. Eraiki eta trebatu ereduak alderdi ezberdinen datu heterogeneoekin.
Pribatutasuna eta segurtasuna
Erakundeek pribatutasun eta araudi berrietara egokitu behar dute; araudiak betetzeak exekuzio arriskua eta kostuak murrizten ditu.
Plug & Play
Inplementazio prozesurik gabekoa, balio-denbora azkartzeko.
Ez da azpiegitura gehigarririk behar.
Quotes from our team
