Специалисты Сбера и ИТМО создали инструмент для федеративного обучения моделей искусственного интеллекта 🏦

Stalactite — один из первых отечественных инструментов для федеративного обучения.
Он поможет обучать модели искусственного интеллекта и делать прогнозы с использованием данных, которые хранятся на различных устройствах и принадлежат разным владельцам. При этом данные не объединяются и надёжно защищены от утечек, а значит инструмент поможет расширить количество данных, так как под защитой будут даже самые чувствительные и конфиденциальные сведения.

Разработанный фреймворк может применяться для улучшения рекомендательных систем различных организаций, предсказания финансовых показателей и работы с чувствительными данными, например, в медицине.

Stalactite включает несколько популярных алгоритмов машинного обучения для работы с табличными данными и изображениями в задачах регрессии и классификации, но может применяться и для задачи рекомендаций. Средства мониторинга результатов и производительности дают возможность использовать решение для отладки, подбора параметров и настроек среды, например в тестовой эксплуатации.

Stalactite на GitHub ✅