Федеративный ML на iOS: как уберечь данные пользователей в эпоху ИИ

В наше время, когда безопасность данных и конфиденциальность пользователей на первом месте, федеративное обучение — настоящее спасение для разработчиков. Зачем рисковать утечками информации, если можно обучать модели прямо на iOS-устройствах?

Поговорим о федеративном обучении — инновационном подходе, который позволяет моделям обучаться прямо на устройствах пользователей, сохраняя их данные локально, что значительно снижает риски и делает процесс более безопасным. Углубимся в тонкости работы с CoreML и coremltools для реализации такого подхода, обсудим основные принципы и архитектуру федеративного обучения в сравнении с централизованным обучением, а также рассмотрим практический пример интеграции модели в iOS приложение для анализа сетевого трафика. Вы узнаете, как доставлять обновления модели и решать ключевые проблемы, включая безопасность и оптимизацию вычислений.

Доклад будет полезен iOS-разработчикам, которые хотят интегрировать машинное обучение в свои приложения, а также всем, кто ищет эффективные и безопасные способы работы с пользовательскими данными.