Federated Learning Frameworks
Software-Frameworks, die die Entwicklung und das Training von Machine-Learning-Modellen auf dezentralen Datensätzen ermöglichen, ohne dass die Rohdaten zentralisiert werden müssen.
Kategorie: Tools, Plattformen & Ökosysteme
Diese Frameworks implementieren Algorithmen wie Federated Averaging, um Modellparameter oder -updates zwischen einem zentralen Server und lokalen Clients auszutauschen, während die sensiblen Daten auf den Geräten verbleiben. Sie sind entscheidend für datenschutzkonformes ML und für Szenarien, in denen Daten aus rechtlichen, regulatorischen oder praktischen Gründen nicht konsolidiert werden können.
Synonyme / Tags
- FL Frameworks
- Föderiertes Lernen Software
- Privacy-Preserving Training
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