Federiertes Unüberwachtes Lernen

Federated Unsupervised Learning ist eine verteilte Maschinelles-Lernen-Methode, die darauf abzielt, Modelle aus unbeschrifteten und dezentralisierten Daten zu trainieren. Dieser Ansatz ermöglicht kooperatives Lernen über mehrere Geräte oder Knoten hinweg, ohne dass die Daten zentralisiert werden müssen, was die Datensicherheit und den Datenschutz der Benutzer gewährleistet. Das Ziel besteht darin, die Generalisierungsfähigkeit und Robustheit des Modells zu verbessern, wodurch es für umfangreiche, heterogene Datenumgebungen geeignet wird. In praktischen Anwendungen kann Federated Unsupervised Learning weit verbreitet in der Datenvorbereitung, Merkmalsextraktion und Anomalieerkennung eingesetzt werden und hat daher erheblichen Forschungs- und Anwendungswert.