Was ist föderales Lernen bei künstlicher Intelligenz?

Basics Was ist föderales Lernen bei künstlicher Intelligenz?

11.08.2023 Von Sebastian Human 2 min Lesedauer

Förderales Lernen ist eine Variante des maschinellen Lernens und zählt somit zur künstlichen Intelligenz. Entsprechende Modelle werden hierbei auf verschiedenen Geräten trainiert, die alle mit einem eigenen Datensatz arbeiten.

Im Gegensatz zu konventionellen Machine-Learning-Ansätzen werden KI-Modelle beim föderalen Lernen dezentral trainiert, erst die Ergebnisse dieser Berechnungen fließen in ein zentrales Modell. Sensible Daten sollen so besser geschützt sein.(Bild: frei lizenziert / Pixabay) — Im Gegensatz zu konventionellen Machine-Learning-Ansätzen werden KI-Modelle beim föderalen Lernen dezentral trainiert, erst die Ergebnisse dieser Berechnungen fließen in ein zentrales Modell. Sensible Daten sollen so besser geschützt sein.
(Bild: frei lizenziert / Pixabay)

Beim föderalen Lernen (FL; federated learning) tauschen die Geräte oder Server die Datensätze für das Training von KI-Modellen nicht aus, sondern speichern sie sie lokal. Anschließend werden die jeweiligen Updates an einen zentralen Server gesendet. Er aggregiert sie und berechnet schließlich ein endgültiges globales Modell.

Unter Aggregation versteht man hier ein mathematisches Vorgehen, das mehrere Werte nutzt und schließlich einen bestimmten Wert ausgibt. Das kann beispielsweise eine Summe, ein Mittelwert, eine Anzahl oder ein Minimum sein. Dieses Vorgehen verringert die Granularität der Daten, was wiederum deren Detailgenauigkeit erhöht.

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Stand: 08.12.2025

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