La plataforma ‘Federated Learning’ desarrollada por la empresa Acuratio permite entrenar modelos avanzados de ‘Machine y Deep Learning’ manteniendo la privacidad de los datos.
El proceso de transformación digital al que se están sometiendo todas las industria está convirtiendo los datos en el principal activo de muchas empresas. No obstante, las nuevas regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la necesidad de confidencialidad entre empresas ha creado una necesidad en el mercado de tecnologías que preserven la privacidad de los datos.
En este escenario, La plataforma de Federated Learning desarrollada por la empresa Acuratio permite entrenar modelos avanzados de Machine y Deep Learning manteniendo la privacidad de los datos.. “Con nuestra plataforma de aprendizaje multinube, las organizaciones de todo el mundo pueden desbloquear el valor de los datos combinando conjuntos de datos sin comprometer la privacidad”, destacan desde la firma tecnológica.
La herramienta proporciona diferentes modelos de aprendizaje, como es el caso del automático de la localización de los datos, identificación de posibles fraudes, así como para prevenir riesgos en la gestión de los datos. Asimismo, facilita el aprendizaje vertical con la combinación de dos o más fuentes de datos con un conjunto común de usuarios, pero con características diferentes. Junto a estos beneficios, aporta la seguridad de mantener la información en absoluta privacidad, al tiempo que permite a las empresas calcular estadísticas agregadas o segmentar su audiencia.
Otras ventajas destacadas de Acuratio son su utilidad, la posibilidad de obtener ‘insights’, la mejora de los modelos incorporando nuevas fuentes de datos, sin por ello sacrificar la privacidad del modelo o de los datos. “Es una plataforma fácil de usar, multicloud, con un modelo de alta privacidad de datos y cuenta con una protocolo de agregación segura de datos y múltiples prestaciones”, señalan los responsables de la firma.
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