Dieser dezentralisierte Ansatz des maschinellen Lernens ermöglicht das Modelltraining über mehrere Geräte oder Server hinweg, ohne dass Rohdaten ausgetauscht werden.
Um Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes auszuräumen, wird föderiertes Lernen als Trend im Jahr 2024 an Bedeutung gewinnen. Dieser dezentralisierte Ansatz des maschinellen Lernens ermöglicht das Modelltraining über mehrere Geräte oder Server hinweg, ohne dass Rohdaten ausgetauscht werden. Da die Daten lokalisiert bleiben und nur Modellaktualisierungen ausgetauscht werden, verbessert föderiertes Lernen den Schutz der Privatsphäre und eignet sich daher gut für Anwendungen im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und in anderen Bereichen, in denen Datensicherheit von größter Bedeutung ist.