Verteiltes Lernen
Ein maschineller Lernansatz, bei dem Trainingsdaten auf mehrere Geräte oder Standorte verteilt werden und Modelle kollaborativ trainiert werden, ohne rohe Daten auszutauschen.
Beinhaltet föderiertes Lernen und Split-Learning: Jeder Knoten trainiert lokal mit privaten Daten und teilt Modellaktualisierungen oder Einbettungen mit einem zentralen Server. Dies erhält die Datenprivatsphäre und reduziert die Bandbreite, erfordert jedoch sichere Aggregation, Driftbehandlung und Governance für die Aktualisierungsvalidierung, um vergiftete Update-Angriffe zu verhindern.
Ein Gesundheitskonsortium trainiert ein Krankheitsvorhersagemodell in fünf Krankenhäusern mittels föderierten Lernens. Jedes Krankenhaus trainiert lokal mit seinen Patientenakten, sendet verschlüsselte Gewichtsaktualisierungen, und der zentrale Server aggregiert diese—was ein robustes Modell ermöglicht, ohne dabei irgendwelche Patientendaten extern preiszugeben.
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