Federated Learning и Privacy-Preserving AI
Решения ИИ с распределёнными данными (филиалы, юрисдикции) без передачи сырых данных. Приватность и соответствие.
Результат
Использование распределённых данных без компромисса приватности
Наши гарантии:
- ✅ Фиксированная стоимость
- ✅ Соблюдение сроков
- ✅ Техподдержка 3 месяца
- ✅ Возврат средств при невыполнении
О решении
Данные разбросаны по филиалам, странам, юрисдикциям: законы запрещают передавать сырые данные в центр. Хотите обучить ИИ-модель, но нельзя собрать данные в одном месте. Каждый филиал работает отдельно — нет общих инсайтов. Федеративное обучение (FL) — ИИ обучается локально на данных каждого филиала, не передавая их наружу. Модель учится на всех данных сразу, соблюдая приватность и законы. Вы получаете мощную модель без нарушения требований.
Что вы получаете
Конкретные преимущества и результаты от внедрения решения
Настройка инфраструктуры федеративного обучения
Обучение моделей на локальных данных без передачи
Агрегация знаний без раскрытия сырых данных
Соответствие GDPR, 152-ФЗ, отраслевым нормам
Мониторинг качества локальных моделей
Защита от атак на приватность
Результат уже через 4–6 недель
Использование распределённых данных без компромисса приватности
Как это работает
Пошаговый процесс реализации проекта от анализа до запуска
Аудит данных
Изучаем распределение данных, требования безопасности
Архитектура FL
Проектируем инфраструктуру федеративного обучения
Локальное развёртывание
Устанавливаем компоненты на каждом узле
Обучение модели
Запускаем федеративное обучение, агрегируем
Мониторинг
Настраиваем контроль качества и безопасности
Что нужно от вас
Минимальные требования для успешной реализации проекта
Источники данных
Расположение и доступ к данным филиалов
Требования безопасности
Законы и стандарты по защите данных
Инфраструктура
Вычислительные ресурсы на каждом узле
Не волнуйтесь, если что-то отсутствует
Мы поможем подготовить недостающие материалы или найти альтернативные решения. На этапе консультации мы оценим ваши возможности и предложим оптимальный план действий.
Примеры внедрения
Реальные кейсы клиентов, которые уже используют это решение
Международный банк
Проблема
Данные клиентов в 15 странах, законы запрещают передачу
Решение
FL обучает единую модель скоринга без передачи данных
Результат
Создана глобальная модель, соответствующая всем требованиям
Хотите увидеть больше примеров?
У нас есть 10+ успешных кейсов внедрения похожих решений в разных отраслях.
Частые вопросы
Ответы на популярные вопросы о решении "Federated Learning и Privacy-Preserving AI"
При обычном обучении данные собираются в центре. FL обучает модель локально на каждом узле, передавая только обновления весов модели.
FL с differential privacy гарантирует, что даже обновления моделей не раскрывают информацию о конкретных записях данных.
Не нашли ответ на свой вопрос?
Задайте вопрос нашим экспертам. Мы ответим в течение 15 минут и поможем подобрать оптимальное решение для вашего бизнеса.
Заказать «Federated Learning и Privacy-Preserving AI»
Получите консультацию по внедрению решения «Federated Learning и Privacy-Preserving AI» в ваш бизнес