AIF-C01#74(fundamentals-ai-ml)

正解：C

正解の根拠

連合学習 (Federated Learning) は、生データを中央サーバへ集約せず各エッジ・組織側で局所的にモデル学習を行い、勾配やパラメータ更新のみを共有する技術です。データ越境や個人情報の開示を回避できるため、医療・金融などコンプライアンスとプライバシー要件が厳しい領域で有効です。AWS 上では SageMaker と各拠点の学習基盤を組み合わせて実装します。

学習手法の比較

不正解の理由

• A: 強化学習は試行錯誤で方策を最適化する手法で、データ集約の回避によるプライバシー保護は本来の設計目的ではありません。
• B: 転移学習は既存モデルを別タスクに再利用する手法で、生データのプライバシーを直接保護する仕組みではありません。
• D: 教師なし学習はクラスタリング等を行う手法で、コンプライアンス遵守を目的とした学習方式ではありません。

参考：AWS Machine Learning Blog