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Wissenschaftliche Texte zu  Federated Learning

Federated Learning bezeichnet einen Ansatz im Bereich des maschinellen Lernens, bei dem Daten dezentral verarbeitet werden. Dieser Ansatz wird insbesondere im Kontext von Big Data und künstlicher Intelligenz diskutiert. Federated Learning ermöglicht es, Modelle auf verteilter Weise zu trainieren, ohne dass die Daten zentralisiert werden müssen.

2  Veröffentlichungen

Ein zentrales Ziel von Federated Learning ist die Verbesserung der Datensicherheit und des Datenschutzes. Durch die dezentrale Verarbeitung von Daten können sensitive Informationen vor unbefugtem Zugriff geschützt werden. Federated Learning hat Anwendungsfelder in verschiedenen Bereichen, wie z.B. der Medizin und der Finanzbranche, und wird in der Forschung kontinuierlich weiterentwickelt. Du findest wissenschaftliche Arbeiten zu Federated Learning als PDF und eBook, viele auch als Print-on-Demand, bei GRIN.