Federated Learning: Frameworks für dezentralisiertes privates Lernen - Teil 2

Mit Federated Learning können Machine-Learning-Modelle auf sensiblen Daten unter Wahrung der Privatsphäre trainiert werden. Durch diese Technik können zahlreiche bisher unbrauchbare Datenquellen für kollaboratives maschinelles Lernen genutzt werden. In einem letzten Blogpost wurden die Grundlagen von Federated Learning diskutiert und vorgestellt, welche Datenschutztechniken notwendig sind, um den Schutz sensibler Daten zu gewährleisten.

Um ein Machine-Learning-Projekt mit Hilfe von Federated Learning umzusetzen, kann ein Framework eine Vielzahl von Aufgaben übernehmen und so den Entwicklungsprozess durch die Implementierung aller notwendigen Funktionen unterstützen. Aber was sind die notwendigen Anforderungen, die ein Framework für Federated Learning erfüllen muss? Welche Funktionen sind für einen konkreten Anwendungsfall am wichtigsten und welche Frameworks unterstützen sie?

Christian Becker von inovex vergleicht in einem zweiten Blogpost die Frameworks - TensorFlow Federated, PySyft und PaddleFL - für Federated Learning.

Den vollständigen Blogpost findet ihr hier: https://www.inovex.de/blog/federated-learning-frameworks-part-2/