Welcher Machine-Learning-Ansatz unterstützt das Trainieren von Modellen unter Wahrung des Datenschutzes und der Compliance bei der Verwendung von AWS?

Federated Learning ist ein Machine-Learning-Ansatz, der das Trainieren von Modellen auf dezentralen Datensätzen ermöglicht, ohne dass die Rohdaten die ursprüngliche Quelle verlassen müssen. Dies gewährleistet den Datenschutz und die Einhaltung von Compliance-Vorschriften, da nur Modell-Updates (Gewichte oder Gradienten) ausgetauscht werden, nicht die sensiblen Daten selbst. Reinforcement Learning konzentriert sich auf das Lernen durch Interaktion mit einer Umgebung und Belohnungen, nicht primär auf Datenschutz. Transfer Learning nutzt ein vortrainiertes Modell für eine neue Aufgabe, was zwar effizient ist, aber nicht direkt den Datenschutz bei der Trainingsphase adressiert. Unsupervised Learning findet Muster in ungelabelten Daten, ist aber kein spezifischer Ansatz zur Wahrung des Datenschutzes beim Training über verteilte Daten hinweg.