AI用語集
人工知能の完全辞典
モデルのパーソナライゼーション
汎用的なグローバルモデルを、各ユーザーやデバイスの特定の好みや特性に合わせて適応させるプロセス
ローカルファインチューニング
連合学習の初期トレーニング後、各クライアントのローカルデータでグローバルモデルのパラメータを微調整し、個々の関連性を最大化する技術
連合メタ学習
メタ学習と連合学習を組み合わせたアプローチで、モデルが各ユーザーの新しいタスクや特定の好みに素早く適応することを学ぶ
重み付き集約
ローカルモデル更新を融合する方法で、各貢献は品質指標、データ量、またはエンドユーザーへの関連性に基づいて重み付けされる
クライアント適応
各クライアントが、グローバル集約の前または後に、自身の特定の特性に応じて受け取ったモデルをカスタマイズ調整する戦略
グローバルベースモデル
すべてのクライアント間で共有される基本的なモデルアーキテクチャで、ローカルのパーソナライズ適応の共通出発点として機能する
ローカル過学習
パーソナライズされたモデルが特定のユーザーデータに過度に適応し、新しい入力への汎化能力を失う現象
データの異質性
連合システム内の異なるクライアント間におけるデータの統計的・分布的な変動で、適応的なパーソナライゼーション戦略を必要とする
フェデレーテッド転移学習
転移学習とフェデレーテッド学習を組み合わせ、グローバルな知識を各ユーザーの特定のコンテキストに効果的に適応させること。
フェデレーテッドマルチタスク
フェデレーテッド学習の拡張で、単一のモデルが異なるユーザーやコンテキスト向けの複数のカスタマイズされたタスクを同時に学習すること。
分散連続学習
モデルが以前の知識を忘れることなく新しいローカルデータに継続的に適応しつつ、グローバルな一貫性を維持するパラダイム。
フェデレーテッドクラスタリング
データの類似性や嗜好に基づいてクライアントをクラスタにグループ化し、グループごとのモデルパーソナライゼーションを最適化する技術。
ハイブリッドアーキテクチャ
フェデレーテッドシステム内で複数のパーソナライゼーション手法（ファインチューニング、メタ学習など）を組み合わせ、個々のニーズへの適応を最適化すること。
ローカル-グローバル最適化
カスタマイズされたローカル性能の向上と、フェデレーテッドモデルのグローバルな一貫性・性能の維持との間の反復的なバランス調整プロセス。