Federated Learning: Grundlagen des Trainings von Modellen an den Datenstandorten
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Federated Learning ermöglicht es, Modelle zu trainieren, ohne dass die Daten das Gerät verlassen. Stattdessen werden lokale Modellupdates aggregiert, wodurch Datenschutz und Effizienz verbessert werden. Der Beitrag erläutert die Prinzipien, wie Daten lokal verarbeitet werden, wie die Aggregation funktioniert und welche Vorteile sich daraus für Unternehmen und Forschung ergeben.
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