Federated Meta-Learning ist eine Methode, bei der mehrere Computer zusammenarbeiten, um ein lernfähiges Modell zu erstellen, ohne dass sie ihre Daten miteinander teilen müssen.
Stell dir vor, viele Smartphones lernen gemeinsam, wie man eine Aufgabe besser löst, aber jedes Gerät behält seine persönlichen Daten privat.
Dabei wird nicht nur ein Modell trainiert, sondern das System lernt auch, wie man schnell auf neue Aufgaben an jedem Gerät reagieren kann.
So profitieren alle Geräte von dem gemeinsamen Wissen, ohne dass sensible Informationen weitergegeben werden.