Föderiertes Lernen
Ein dezentraler Ansatz für maschinelles Lernen, bei dem Modelle auf mehreren Geräten oder Servern trainiert werden, die lokale Daten halten, ohne dass Rohdaten zentral geteilt werden müssen.
Ein datenschutzwahrendes Paradigma, das Modellaktualisierungen (Gradienten) — nicht rohe Daten — zwischen Clients (z. B. Smartphones) und einem zentralen Server sendet und diese Aktualisierungen in ein globales Modell aggregiert. Es reduziert die Kosten für den Datentransfer und erhält die lokale Datensouveränität. Die Governance muss die Aktualisierungsaggregation sichern (um Vergiftungen zu verhindern), das Modellversioning verwalten und sicherstellen, dass der Beitrag jedes Clients angemessen gewichtet wird, um Verzerrungen durch unterrepräsentierte Knoten zu vermeiden.
Eine Tastaturvorhersage-KI lernt aus den Tippmustern der Benutzer auf ihren Smartphones durch föderiertes Lernen: Jedes Gerät trainiert lokal anhand aktueller Texte, sendet verschlüsselte Gradienten-Updates, und der zentrale Server aggregiert diese. Es verlässt kein persönlicher Text das Gerät, wodurch die Privatsphäre der Benutzer gewahrt und das globale Sprachmodell verbessert wird.
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