Федеративное обучение с подкреплением объединяет две захватывающие концепции: обучение с подкреплением и федеративное обучение.
Обучение с подкреплением означает, что компьютер учится принимать решения, основываясь на наградах и наказаниях.
Федеративное обучение позволяет нескольким компьютерам учиться вместе, не делясь своими данными.
В федеративном обучении с подкреплением многие устройства или агенты работают вместе, чтобы лучше учиться, не обмениваясь приватными данными.
Таким образом, интеллектуальные системы в различных областях могут обучаться безопасно и с уважением к конфиденциальности, например, в робототехнике, автономных транспортных средствах или устройствах умного дома.