Was bedeutet "Horizontales föderiertes Lernen"?

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Horizontales föderiertes Lernen ist eine Möglichkeit, wie verschiedene Parteien zusammen an einer gemeinsamen Aufgabe arbeiten können, ohne ihre privaten Daten zu teilen. Stell dir eine Gruppe von Krankenhäusern vor, die ein Gesundheitssystem zur Vorhersage verbessern wollen. Anstatt Patientendaten an einen zentralen Server zu schicken, behält jedes Krankenhaus seine Daten privat und teilt nur Informationen über den Lernprozess.

In diesem Ansatz starten alle Parteien mit der gleichen Art von Daten, haben aber unterschiedliche Aufzeichnungen. Sie trainieren ihre Modelle mit ihren eigenen Daten und schicken dann Updates an einen zentralen Server. Der Server kombiniert diese Updates, um ein gemeinsames Modell zu verbessern. So profitieren alle von besseren Vorhersagen, ohne die Privatsphäre ihrer individuellen Daten zu gefährden.

Obwohl dieser Weg darauf abzielt, die Privatsphäre zu schützen, können trotzdem Risiken bestehen. Unvertrauenswürdige Parteien könnten versuchen, einzugreifen oder fehlerhafte Daten einzuführen, weshalb es wichtig ist, das System sicher zu halten. Verschiedene Strategien wurden entwickelt, um diesen Datenschutzbedrohungen entgegenzuwirken, damit das horizontale föderierte Lernen effektiv und sicher sein kann.