F\u00f6deriertes Reinforcement Learning findet vor allem in den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Automatisierung Anwendung.<\/p>\n
Der Begriff beschreibt eine besondere Form des maschinellen Lernens, bei der verschiedene Computer, Ger\u00e4te oder sogar ganze Unternehmen gemeinsam aus ihren Daten lernen, ohne diese Daten miteinander zu teilen. Dabei geht es darum, Algorithmen so zu trainieren, dass sie durch Versuch und Irrtum optimale Entscheidungen treffen \u2013 und zwar dezentral, also auf vielen verschiedenen Ger\u00e4ten verteilt. \u201eF\u00f6deriert\u201c bedeutet dabei, dass jeder Teilnehmer seine eigenen Daten beh\u00e4lt und nur das Gelernte mit anderen teilt. So bleibt Privatsph\u00e4re gesch\u00fctzt und Sicherheitsrisiken werden reduziert.<\/p>\n
Ein anschauliches Beispiel: Mehrere Fabriken verwenden jeweils eigene Roboter zur Qualit\u00e4tskontrolle. Mit F\u00f6deriertem Reinforcement Learning k\u00f6nnen alle Roboter voneinander lernen, wie sie Fehler besser erkennen \u2013 ohne dass die sensiblen Produktionsdaten zwischen den Fabriken ausgetauscht werden m\u00fcssen.<\/p>\n
Das macht diese Methode besonders f\u00fcr Unternehmen attraktiv, die gemeinsam von Daten profitieren wollen, aber keine sensiblen Betriebsgeheimnisse preisgeben m\u00f6chten. So entsteht aus vielen kleinen Lernerfahrungen ein gro\u00dfer gemeinsamer Fortschritt im Bereich der Automatisierung und K\u00fcnstlichen Intelligenz.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"