Föderales Lernen
Sign in to saveTechnik im Bereich des maschinellen Lernens, bei der ein Modell auf mehreren Geräten trainiert wird
Research
2,896 papers- Federated learning for molecular discovery.Current opinion in structural biology · 2023
- Multimodal Federated Learning: A Survey.Sensors (Basel, Switzerland) · 2023
- Federated Learning Models in Decentralized Critical Infrastructure.2024
- Federated learning: Overview, strategies, applications, tools and future directions.Heliyon · 2024
- Blockchain-Based Federated Learning System: A Survey on Design Choices.Sensors (Basel, Switzerland) · 2023
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Föderales Lernen beschreibt eine Technik im Bereich des maschinellen Lernens, bei der ein Modell auf mehreren Geräten trainiert wird. Jedes teilnehmende Gerät verfügt über einen eigenen lokalen Datensatz, der nicht mit anderen Teilnehmern ausgetauscht wird. Im Gegensatz dazu gibt es beim herkömmlichen maschinellen Lernen einen zentralen Datensatz. Durch diese Technik bauen mehrere Teilnehmer ein gemeinsames robustes Modell unter Berücksichtigung kritischer Probleme wie Datenschutz, Datensicherheit, Zugriffsrechte und Zugang zu heterogenen Daten auf. Die Technik wird in vielen Bereichen wie in der Verteidigung, der Telekommunikation, dem Internet der Dinge und dem Gesundheitswesen angewandt.
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