Federated Transfer Learning ist eine Methode, bei der mehrere Computer oder Geräte lernen, ohne ihre Daten miteinander zu teilen.
Stell dir vor, verschiedene Kliniken möchten zusammen ein Computerprogramm trainieren, das Krankheiten erkennt, aber sie dürfen ihre Patientendaten nicht austauschen.
Mit Federated Transfer Learning können diese Kliniken ihr Wissen austauschen, ohne persönliche Daten weiterzugeben.
Jeder trainiert das Programm mit seinen eigenen Daten, und das Programm lernt insgesamt besser, weil es von allen zusammen lernt, aber die Daten bleiben sicher und privat.
So können viele verschiedene Orte zusammenarbeiten, ohne Datenschutzprobleme zu haben.