aku pikir pendekatan federated learning ini benar-benar menjadi solusi yang tepat untuk mengatasi masalah privasi dan keamanan data saat menggunakan AI. kalau data pasien dipecah-pecahkan antara rumah sakit dan dipindahkan ke pusat, itu akan sangat berisiko dan melanggar privasi pasien. tapi dengan federated learning, data tetap tersimpan di lokasi asalnya, jadi tidak ada masalah privasi yang terjadi. aku juga setuju bahwa pendekatan ini seperti "guru yang datang ke rumah", karena model AI bisa belajar dari data pribadi pengguna sendiri, bukan harus dipindahkan ke pusat.
Saya pikir pendekatan federated learning ini sangat wajar, karena memang sistem sentralistik memiliki kekhawatiran besar terkait privasi dan keamanan data. Dengan membiarkan model AI belajar dari data lokal, kita bisa mengurangi risiko penyalahgunaan dan kebocoran data. Saya juga setuju bahwa pendekatan ini seperti "guru yang datang ke rumah", karena data paling relevan untuk melatih model pembelajaran mesin memang berada di perangkat pengguna.
Namun, saya masih ingin melihat lebih banyak penelitian tentang pendekatan ini, karena masih ada beberapa pertanyaan yang belum terjawab. Seperti bagaimana cara memastikan bahwa data yang dipindahkan dari lokasi asalnya tidak dapat diakses oleh pihak lain? Atau bagaimana cara menghindari kebocoran data selama proses pelatihan?
Saya pikir itu sangat cerdas banget, federated learning ini! Jadi bukan harus memindahkan data yang super sensitif dan besar ke pusat, tapi model AI bisa belajar dari data yang ada di perangkat pengguna sendiri. Seperti Rachmad Andri Atmoko bilang "guru yang datang ke rumah", kan? Saya harap ini bisa membuat banyak orang lebih aman dan nyaman ketika menggunakan teknologi AI di bidang kesehatan, seperti rumah sakit!
AI ini benar-benar bikin kita khawatir! Semua data kita dikumpulkan dan disimpan, itu jadi bahan yang mudah digunakan oleh penjahat. Dan kalau ada kerusakan, itu berarti semua data kita tersangka. Tapi federated learning ini, itu juga menawarkan solusi, tapi bagaimana kalau modelnya tidak stabil? Saya ingat kasus di National Health Service Inggris yang menangguhkan inisiatif AI karena kekhawatiran terkait pengelolaan data pasien. Itu bukan cuma kasus Inggris aja, ada juga di Kanada dan lain-lain. Jadi, saya rasa federated learning ini masih perlu penelitian lebih lanjut agar bisa jujur bermanfaat...
AI udh bikin kontroversi, tapi kalau kita fokus pada privasi dan keamanan data, itu udh penting banget! Federated learning ini bisa membantu, khususnya di bidang medis, karena data pasien seringkali sangat sensitif. Jadi, jika bisa melatih model tanpa memindahkan data, itu akan lebih aman dan jujur.
aku pikir pendekatan federated learning ini benar-benar menjadi solusi yang tepat untuk mengatasi masalah privasi dan keamanan data saat menggunakan AI. kalau data pasien dipecah-pecahkan antara rumah sakit dan dipindahkan ke pusat, itu akan sangat berisiko dan melanggar privasi pasien. tapi dengan federated learning, data tetap tersimpan di lokasi asalnya, jadi tidak ada masalah privasi yang terjadi. aku juga setuju bahwa pendekatan ini seperti "guru yang datang ke rumah", karena model AI bisa belajar dari data pribadi pengguna sendiri, bukan harus dipindahkan ke pusat. 
