Apprentissage automatique fédéré dans les données

Oct 06, 2023

Nature Machine Intelligence volume 5, pages 2–4 (2023)Citer cet article

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Pour tirer pleinement parti des mégadonnées, elles doivent être partagées entre les institutions d'une manière conforme aux considérations de confidentialité et au règlement général sur la protection des données (RGPD) de l'UE. L'apprentissage automatique fédéré est une option prometteuse.

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Notre travail a été financé par le ministère fédéral allemand de l'éducation et de la recherche (BMBF ; subventions 16DTM100A et 16DTM100C). Nous avons également reçu un financement du programme de recherche et d'innovation Horizon 2020 de l'Union européenne dans le cadre de la convention de subvention n°. 826078. Cette publication reflète uniquement les opinions des auteurs et la Commission européenne n'est pas responsable de l'utilisation qui pourrait être faite des informations qu'elle contient.

Ces auteurs ont contribué à parts égales : Linda Baumbach, Gabriele Buchholtz.

Faculté de droit de l'Université de Hambourg, Université de Hambourg, Hambourg, Allemagne

Alissa Brauneck, Louisa Schmalhorst & Gabriele Buchholtz

Institut de biologie computationnelle des systèmes, Université de Hambourg, Hambourg, Allemagne

Mohammad Mahdi Kazemi Majdabadi, Mohammad Bakhtiari, Christina Caroline Saak & Jan Baumbach

Institut interfacultaire de génétique et de génomique fonctionnelle, Département de génomique fonctionnelle, Médecine universitaire Greifswald, Greifswald, Allemagne

Uwe Völker

Département d'économie de la santé et de recherche sur les services de santé, University Medical Center Hamburg-Eppendorf, Hambourg, Allemagne

Linda Baumbach

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Correspondance avec Alissa Brauneck.

Les auteurs ne déclarent aucun intérêt concurrent.

Nature Machine Intelligence remercie Stuart McLennan et les autres examinateurs anonymes pour leur contribution à l'examen par les pairs de ce travail.

Réimpressions et autorisations

Brauneck, A., Schmalhorst, L., Kazemi Majdabadi, MM et al. Apprentissage automatique fédéré dans la recherche conforme à la protection des données. Nat Mach Intelligence 5, 2–4 (2023). https://doi.org/10.1038/s42256-022-00601-5

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Publié: 25 janvier 2023

Date d'émission : janvier 2023

DOI : https://doi.org/10.1038/s42256-022-00601-5

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