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Google erfindet maschinelles Lernen ohne Privatsphären-Grusel

Gemeinschaftliches Lernen statt Datenberge anhäufen
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Die Methoden des maschinellen Lernens sind die Grundlage vieler smarter Dienste, die man als NutzerIn moderner Technik so erwartet: intelligente Vorschläge, intelligente Muster-, Bild- und Spracherkennung und so weiter. Um diese Dienste schlau zu machen, müssen sie aber mit Unmengen Daten gefüttert werden, die Realität widerspiegeln. Oft sind das direkt auf den Handys und Computern abgeschnorchelte, im Netz eingesammelte oder von Internet-Diensten en masse in Datenzentren zusammengefügte persönliche Informationen und Handlungsdaten. Den modernen Algorithmen liegt ein Privatsphären-Albtraum zugrunde.

Muss aber gar nicht so sein, sagen jetzt (ausgerechnet) Google-ForscherInnen: Man kann auch dezentral Entscheidungsmaschinen trainieren - sie nennen das Federated Learning, gemeinschaftliches Lernen.

Mithilfe von Federated Learning bleiben die heiklen Nutzungsdaten auf dem jeweiligen Handy oder Computer. Durch einen Rückkopplungsprozess aber können trotzdem gemeinsame Vorhersagemodelle trainiert werden - die Software-Blackboxes, mit denen algorithmische Empfehlungen und Inhaltserkennungen vorgenommen werden. Derzeit wird Federated Learning auf dem Gboard in Android ausprobiert: Im Gegensatz zu anderen smarten Tastaturen leitet Google damit keine Tastatureingaben an ein Rechenzentrum weiter.

Das geht laut Google so: Ein Nutzergerät lädt ein aktuelles, aber nicht ausgereiftes Modell herunter, verbessert es mit Nutzungsdaten auf dem Handy, fasst die Änderungen zusammen und schickt diese abstrakte Datensammlung über einen verschlüsselten Kanal wieder zurück zur Cloud. Dort werden die einzelnen Aktualisierungen des Vorhersagemodells miteinander abgeglichen und zu einem neuen aktuellen Modell zusammengefasst, das wieder an die einzelnen Geräte ausgespielt wird. "All die Trainingsdaten bleiben auf dem Gerät und keine individuellen Updates werden in der Cloud gespeichert", schreibt Google.

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