KI News: Kurz und klar.

Federated Learning (FL) ermöglicht es, Modelle über verteilte Geräte hinweg zu trainieren, ohne dass sensible Daten das Gerät verlassen. In der Praxis stoßen FL‑Implementierungen jedoch häufig auf gravierende Probleme wie Klassenungleichgewichte, Label‑Rauschen und nicht‑IID‑Verteilungen. Der neueste Ansatz RHFL+ wurde entwickelt, um diese Herausforderungen in heterogenen Client‑Umgebungen zu bewältigen.

Die Analyse von Kundenmeinungen ist heute ein entscheidender Faktor für Unternehmensentscheidungen, da soziale Medien und E‑Commerce immer mehr Einfluss gewinnen. Textbasierte Bewertungen liefern dabei die strukturierte Basis für Sentiment‑Analysen, doch herkömmliche lexikonbasierte Ansätze und klassische Machine‑Learning‑Methoden stoßen an ihre Grenzen, wenn es um Kontextnuancen und Skalierbarkeit geht.