Federated Learning ist ein Machine-Learning-Ansatz, bei dem die Daten dezentral bleiben und nicht zentralisiert werden. Anders als bei herkömmlichen Machine-Learning-Methoden, bei denen Daten in einer zentralen Datenbank gespeichert und verarbeitet werden, erfolgt die Ausbildung von Modellen in verteilten Systemen. Dies bedeutet, dass die Daten auf verschiedenen Geräten oder Servern verbleiben und nur die Ergebnisse der lokalen Modelle geteilt werden.
Bei Federated Learning werden lokale Modelle auf jedem Gerät oder Server trainiert, wobei jede Einheit nur Zugriff auf einen Teil der Gesamtdaten hat. Die lokalen Modelle teilen ihre Parameter oder Updates mit einem zentralen Server, der diese Informationen aggregiert, um ein globales Modell zu erstellen. Dieser Prozess wird iterativ wiederholt, bis das globale Modell eine bestimmte Leistung erreicht oder bis die Trainingsschritte abgeschlossen sind.
Ein wesentlicher Vorteil von Federated Learning ist der Schutz der Privatsphäre und Sicherheit der Daten. Da die Rohdaten nicht zentralisiert werden, verringert sich das Risiko von Datenlecks oder unbefugtem Zugriff. Dies ist besonders wichtig in Branchen wie der Gesundheitswirtschaft, der Finanzbranche oder bei der Verarbeitung personenbezogener Daten, wo die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO unerlässlich ist.
Federated Learning eignet sich auch für Szenarien, in denen die Daten aufgrund von Rechenressourcen oder Netzwerkbeschränkungen nicht zentralisiert werden können. Beispielsweise kann es in IoT-Systemen (Internet der Dinge) oder in mobilen Geräten eingesetzt werden, um Modelle auszubilden, ohne die Daten an einen zentralen Ort zu übertragen.
Trotz seiner Vorteile gibt es auch Herausforderungen bei der Implementierung von Federated Learning. Dazu gehören die Heterogenität der Daten, die Koordination zwischen den verteilten Geräten und die Effizienz der Kommunikation zwischen den Geräten und dem zentralen Server. Dennoch bietet Federated Learning eine vielversprechende Lösung für die Ausbildung von Machine-Learning-Modellen in datenschutzorientierten und dezentralen Umgebungen.