Federated Machine Learning: über Unternehmensgrenzen hinaus aus Produktionsdaten lernen

In vielen Produktionsunternehmen des deutschen Mittelstands spielt die Digitalisierung eine immer größere Rolle. Die derzeit übliche Datenerfassung und -analyse beschränkt sich auf die Optimierung unternehmensinterner Prozesse. In einem nächsten Schritt werden produzierende Unternehmen miteinander verbunden und ein sicheres, digitales Wertschöpfungsnetz geschaffen. Die zentrale Sammlung von Daten über die Unternehmensgrenzen hinweg stellt den Mittelstand vor besondere Herausforderungen im Bereich der Datensicherheit. Federated Learning und Differential Privacy bieten Lösungsansätze, um aus Maschinendaten lernen zu können und gleichzeitig der Datensicherheit gerecht zu werden.

Der vollständige Artikel wurde im atp-Magazin Nr.5 veröffentlicht und steht gegen eine kostenfreie Registrierung im vulkan-Shop frei zur Verfügung: https://www.vulkan-shop.de/atp-magazin-05-2020