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Federated Learning
10. Trends & Konzepte
Dezentrales Lernen über viele Geräte mit Datenschutz.
Federated Learning trainiert lokal auf Endgeräten/Standorten und aggregiert nur Modell-Updates zentral.
- Vorteile: bessere Datenhoheit, geringerer Rohdatenabfluss.
- Ergänzungen: Sichere Aggregation, Differential Privacy, Geräte-Heterogenität managen.
- Einsatz: Mobilgeräte, Gesundheitsdaten, Industrie-IoT.