Federated Learning

Federated Learning ist ein Machine-Learning-Ansatz, bei dem ein Modell über mehrere dezentrale Geräte oder Server hinweg trainiert wird, die lokale Datenproben enthalten, ohne diese auszutauschen. Es ermöglicht datenschutzfreundliche Datenanalysen.