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Aktives Lernen im Verbund

Aktives Lernen im Verbund (Federated Active Learning) kombiniert die Annotationseffizienz des aktiven Lernens mit der datenschutzfreundlichen Dezentralisierung des föderierten Lernens. Ein gemeinsames globales Modell wird über verteilte Clients hinweg trainiert, von denen jeder seine unbeschrifteten lokalen Daten unabhängig voneinander einstuft und nur für die informativsten Beispiele Beschriftungen anfordert, wobei Rohdaten während des gesamten Prozesses auf dem Gerät verbleiben.

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Aktives Lernen im Verbund
Aktives LernenFöderiertes LernenOnline-LernenSelbstüberwachtes LernenSemi-Supervised LearningTransfer Learning

Quellen

  1. Ro, J. Y., Ali, A., Lin, Z., & Suresh, A. T. (2021). Scaling Federated Learning for Fine-tuning of Large Language Models. In Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). link ↗
  2. Federated learning. Wikipedia. link ↗

So zitieren Sie diese Seite

ScholarGate. (2026, June 3). Federated Active Learning (Active Learning within Federated Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/active-learning-federated-learning

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ScholarGate — Active Learning Federated Learning (Federated Active Learning (Active Learning within Federated Learning)). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/machine-learning/active-learning-federated-learning · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026