Neuste Artikel für Föderiertes Learning

Maschinelles Lernen Sichere Graphdaten mit föderiertem Lernen

FedGIG geht die Datenschutzrisiken beim Training von Graphdaten an.

Tianzhe Xiao, Yichen Li, Yining Qi

2025-01-28T01:35:24+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Federated Learning: Ein sicherer Ansatz für KI-Training

Lern, wie föderiertes Lernen die Datensicherheit beim KI-Modelltraining verbessert.

Kunal Bhatnagar, Sagana Chattanathan, Angela Dang

2025-01-28T00:47:15+00:00 ― 7 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Föderiertes Lernen: Geheimnisse bewahren beim Zusammenarbeiten

Lern, wie Geräte Wissen teilen können, ohne persönliche Daten preiszugeben.

Honggu Kang, Seohyeon Cha, Joonhyuk Kang

2025-01-27T21:34:39+00:00 ― 9 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Die Revolution des Lernens mit ECoral

ECoral verbessert das föderierte klassenincrementelle Lernen und sorgt gleichzeitig für Datenschutz.

Rui Sun, Yumin Zhang, Varun Ojha

2025-01-25T23:50:06+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung ConDistFL: Ein Game Changer in der medizinischen Bildgebung

Erfahre, wie ConDistFL das Training von KI-Modellen mit sensiblen medizinischen Daten verbessert.

Pochuan Wang, Chen Shen, Masahiro Oda

2025-01-25T12:36:00+00:00 ― 6 min Lesedauer

Statistik-Theorie Federated Learning: Die Zukunft der Privatsphäre in Daten

Ein Blick auf föderiertes Lernen und seine Rolle bei der Wahrung der Privatsphäre und gleichzeitigen Verbesserung der Daten准确heit.

Tony Cai, Abhinav Chakraborty, Lasse Vuursteen

2025-01-24T16:56:14+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Calibre: Personalisierte föderierte Lernmethoden verwandeln

Calibre verbessert das personalisierte föderierte Lernen mit besserer Modellleistung und Fairness.

Sijia Chen, Ningxin Su, Baochun Li

2025-01-23T19:40:21+00:00 ― 5 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Federated Learning mit DPGA verbessern

Eine neue Methode verbessert die Kommunikation im federierten Lernen und schützt dabei die Privatsphäre.

Xinyi Hu

2025-01-23T17:15:54+00:00 ― 6 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Gesundheitsunterschiede mit Technologie überbrücken

Innovative Methoden helfen ländlichen Kliniken, Zugang zu fortschrittlichen Gesundheitslösungen zu bekommen.

Jiaqi Wang, Ziyi Yin, Quanzeng You

2025-01-22T21:12:09+00:00 ― 8 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Federated Learning: Zusammenarbeiten, ohne Daten zu teilen

Föderiertes Lernen verbessert das maschinelle Lernen und schützt dabei die Daten.

Muhammad Irfan Khan, Elina Kontio, Suleiman A. Khan

2025-01-21T19:31:21+00:00 ― 10 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Empfehlungs-Engine pusht KI in der Hirntumorforschung

Neues Tool verbessert die Zusammenarbeit für AI-Modelle bei Hirntumoren.

Muhammad Irfan Khan, Elina Kontio, Suleiman A. Khan

2025-01-21T18:43:12+00:00 ― 7 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Federated Unlearning: Die Zukunft der Datensicherheit

Erfahre, wie föderiertes Unlearning deine Datenschutzrechte schützen kann.

Zibin Pan, Zhichao Wang, Chi Li

2025-01-21T13:54:18+00:00 ― 6 min Lesedauer

Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing Datenschutz absichern mit Federated Learning und Blockchain

Ein neues Framework kombiniert föderiertes Lernen und Blockchain, um Datenschutz und Sicherheit zu verbessern.

Ervin Moore, Ahmed Imteaj, Md Zarif Hossain

2025-01-20T19:26:51+00:00 ― 8 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Gemeinschaften mit smarten Mikrogrids stärken

Entdecke, wie smarte Mikrogrids das Energiemanagement für eine nachhaltige Zukunft verändern können.

Nicolas M Cuadrado Avila, Samuel Horváth, Martin Takáč

2025-01-18T07:15:36+00:00 ― 7 min Lesedauer