exploringdatascience.com – Dalam era di mana data menjadi aset berharga, isu privasi semakin mendapat perhatian. Salah satu pendekatan baru yang menjawab tantangan ini adalah Federated Learning — teknik pembelajaran mesin yang memungkinkan model dilatih langsung di perangkat pengguna tanpa harus mengirim data mentah ke server pusat.
Konsep ini pertama kali dikembangkan oleh Google untuk meningkatkan sistem prediksi teks di Android. Dalam federated learning, setiap perangkat pengguna melatih model lokal berdasarkan data yang dimilikinya, kemudian hanya parameter model (bukan data) yang dikirim ke server pusat untuk digabungkan.
Keuntungan utamanya adalah keamanan dan privasi data. Misalnya, data medis, keuangan, atau pesan pribadi tidak pernah meninggalkan perangkat pengguna, tetapi tetap bisa digunakan untuk mengembangkan model machine learning yang andal.
Selain itu, federated learning mengurangi kebutuhan bandwidth dan risiko kebocoran data. Hal ini menjadikannya sangat ideal untuk sektor yang membutuhkan kepatuhan terhadap regulasi ketat seperti HIPAA atau GDPR.
Meski menjanjikan, federated learning masih menghadapi tantangan teknis, seperti sinkronisasi perangkat, variasi kualitas data lokal, dan efisiensi penggabungan parameter model. Namun, dengan perkembangan teknologi edge computing dan enkripsi diferensial, pendekatan ini diprediksi akan menjadi standar baru dalam pengembangan AI yang berfokus pada privasi.
