🟢 Plain Language

KI lernt auf verteilten Geräten ohne dass die Rohdaten zentralisiert werden. Gut für Datenschutz.

🔵 Expert Level

Federated Averaging (FedAvg): Client sendet Gradienten nicht Daten. Herausforderungen: Non-IID-Daten, Communication Overhead, Poisoning-Angriffe. Privacy-Garantie durch Differential Privacy kombinierbar. Relevant für DSGVO Art. 25 und Medizin-KI.

Wie funktioniert Federated Learning?

Zentraler Server (Koordination)
    ↓ Globales Modell verteilen
    
Gerät A  +  Gerät B  +  Gerät C
(lokale  )  (lokale  )  (lokale  )
(Daten   )  (Daten   )  (Daten   )
    ↓            ↓           ↓
Lokales Training  (Daten verlassen Gerät NICHT)
    ↓            ↓           ↓
Gradienten/Updates → Zentraler Server
    ↓
Globales Modell aggregieren (FedAvg)
    ↓
Nächste Runde...

Privacy-Vorteile

Aspekt	Klassisches Training	Federated Learning
Datenspeicherung	Zentral	Dezentral (lokal)
Datentransfer	Rohdaten → Server	Nur Modell-Updates
DSGVO Art. 25	Erfordert Maßnahmen	Privacy by Design
Sensible Daten	Risiko bei Zentralisierung	Bleiben lokal

Typische Anwendungen

Mobile Keyboard-Verbesserung (Google Gboard) — ohne Tippverläufe zu senden
Medizinische KI — Krankenhäuser teilen Modelle, nicht Patientendaten
Finanzielle Betrugserkennung — Banken kooperieren ohne Transaktionsdaten
Autonomes Fahren — Fahrzeuge verbessern Modell gemeinsam

Grenzen von Federated Learning

Kommunikationsaufwand — viele Update-Runden nötig
Non-IID Daten — Geräte haben unterschiedliche Datenverteilungen
Modell-Inverses — aus Updates können Rückschlüsse auf Daten gezogen werden
Skalierung — komplex bei vielen Teilnehmern

Differential Privacy Kombination

Federated Learning + Differential Privacy = stärkste Privatsphäregarantie:

FL verhindert Datenzentralisierung
DP fügt mathematischen Rausch hinzu → Rekonstruktion unmöglich

引用

"Federated Learning." Open Cognition Commons Foundation. https://opencognitioncommons.org/zh/glossary/federated-learning. CC-BY 4.0.

机器可读元数据

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  "@type": "DefinedTerm",
  "name": "Federated Learning",
  "description": "Federated Learning ist ein verteilter ML-Ansatz, bei dem ein Modell auf Daten trainiert wird die dezentral auf Geräten oder Servern liegen — ohne dass die Rohdaten jemals zentralisiert werden.\n",
  "url": "https://opencognitioncommons.org/zh/glossary/federated-learning",
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    "Federated Learning",
    "FL",
    "Federiertes Lernen"
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