Verteiltes Lernen
Ein maschineller Lernansatz, bei dem Trainingsdaten auf mehrere Geräte oder Standorte verteilt werden und Modelle kollaborativ trainiert werden, ohne rohe Daten auszutauschen.
Umfasst föderiertes Lernen und Split Learning: Jeder Knoten trainiert lokal auf privaten Daten und teilt Modellaktualisierungen oder Einbettungen mit einem zentralen Server. Dadurch bleiben Datenschutz und Bandbreite gewahrt, jedoch sind sichere Aggregation, Drift-Management und Governance für die Validierung von Aktualisierungen erforderlich, um Angriffe durch vergiftete Updates zu verhindern.
Ein Gesundheitskonsortium trainiert ein Modell zur Krankheitsprognose über fünf Krankenhäuser hinweg mithilfe von Federated Learning. Jedes Krankenhaus trainiert lokal auf seinen Patientendaten, sendet verschlüsselte Gewichtsaktualisierungen, und der zentrale Server aggregiert diese – so entsteht ein robustes Modell, ohne dass Patientendaten nach außen offengelegt werden.
„Was früher Wochen an manuellen Überprüfungen und Regelwerk erforderte, ist jetzt in Enzai innerhalb von Minuten strukturiert und prüfbar. Es ist das erste Mal, dass sich AI-Governance betriebsbereit anfühlt, nicht theoretisch.“
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