Федеративное мета-обучение — это метод, при котором несколько компьютеров работают вместе, чтобы создать обучаемую модель, не обмениваясь своими данными.
Представь, что множество смартфонов совместно учатся лучше выполнять задачу, при этом каждое устройство сохраняет свои личные данные в тайне.
При этом обучается не только одна модель, но и система учится быстро реагировать на новые задачи на каждом устройстве.
Таким образом, все устройства получают пользу от общего знания, не передавая при этом конфиденциальную информацию.