Federated Transfer Learning kombiniert zwei wichtige Konzepte: Federated Learning und Transfer Learning.
Federated Learning ermöglicht das gemeinsame Trainieren von Modellen auf verteilten Datenquellen, ohne die Daten zu zentralisieren.
Transfer Learning nutzt Wissen, das aus einem Bereich oder einer Aufgabe gelernt wurde, um eine andere, ähnliche Aufgabe besser zu lösen.
Im Federated Transfer Learning werden Modelle oder Merkmale von lokalen Datenquellen transferiert und aggregiert, um die Lernleistung zu verbessern, auch wenn die Datenformate oder Domänen unterschiedlich sind.
Diese Methode ist besonders nützlich, wenn Daten heterogen verteilt sind und direkte Datenfreigabe nicht möglich ist.
Typische Anwendungen finden sich in der Medizin, bei Finanzdaten oder in IoT-Umgebungen.