Praktische Anleitung: Federated Learning & maßgeschneiderte Aggregation
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Der Artikel bietet einen praxisnahen Leitfaden zur Entwicklung und Bewertung robuster Aggregationsverfahren im Federated Learning. Er erläutert, wie man individuelle Aggregationsschemata konzipiert, die sowohl die Modellleistung als auch den Datenschutz verbessern. Durch anschauliche Beispiele und klare Erklärungen wird gezeigt, wie man die Komplexität von Federated Learning reduziert und gleichzeitig die Genauigkeit steigert.
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