Federated Learning

Ausgemustert

Nicht mehr auf dem Radar

Wir haben diesen Eintrag im Release September 2026 entfernt. Das Ausmustern ist keine Empfehlung dagegen — es bedeutet, dass der Radar dazu keine eigene Meinung mehr braucht. Der folgende Text bleibt so erhalten, wie er zuletzt veröffentlicht wurde, und wird nicht mehr gepflegt.

Diese Entscheidung wird jetzt abgedeckt von:

Überblick

Federated Learning trainiert Modelle über dezentrale Daten ohne Rohdaten-Zentralisierung, z. B. mit Flower (Flower).

Assess für Cross-Institution- oder On-Device-Szenarien mit strikter Data Residency. Erwartet Overhead für Aggregation, Drift und Secure Aggregation.

Quellen