Föderiertes Lernen
Föderiertes Lernen ist eine kollaborative Methode des maschinellen Lernens, bei der mehrere Geräte ein gemeinsames Modell trainieren, während die Trainingsdaten lokal bleiben. Dieser Ansatz verbessert die Privatsphäre, reduziert die Latenz und ermöglicht skalierbare KI auf Millionen von Geräten, ohne Rohdaten zu teilen.
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