Federiertes Lernen

Federated Learning ist ein Ansatz im Maschinellen Lernen, der es mehreren Geräten oder Entitäten ermöglicht, ein gemeinsames Modell kollaborativ zu trainieren, ohne Daten auszutauschen. Jedes Gerät führt das Modelltraining lokal durch und sendet nur die Modellaktualisierungen an einen zentralen Server zur Aggregation, die das gemeinsame Modell optimiert. Diese Methode erreicht datenschutzfreundliches Maschinelles Lernen, indem sie sicherstellt, dass die Daten lokal gespeichert bleiben und nur die notwendigen Informationen für die Modellverbesserung geteilt werden. Das Ziel von Federated Learning ist es, die Modelleffizienz zu verbessern, während gleichzeitig die Datensicherheit und -privatsphäre der Benutzer geschützt wird, was es für eine Vielzahl von Anwendungen hoch wertvoll macht.