Von vielen lernen
Wie Apple On-Device-Training und Private Federated Learning kombiniert
Dass Siri seit Kurzem mehrere Sprecher auseinanderhalten kann und die QuickType-Funktion sinnvolle Vorschläge unterbreitet, hat einen guten Grund: Federated Learning. Bei diesem Ansatz trainieren nämlich alle Anwender gleichzeitig die KI. Wir erklären, wie das funktioniert.
Bis ein neuronales Netz beispielsweise einen Esel von einem Schäferhund unterscheiden kann, muss es sich zunächst Tausende von Fotos „ansehen“ und unter Anleitung lernen, welche Merkmale (Größe, Schnauze, Fell und so weiter) grundsätzlich auf einen Hund hinweisen. Klappt das halbwegs, können sich die Entwickler daran wagen, der KI das Aussehen verschiedener Hunderassen beizubringen, wiederum mit unzähligen Fotos. Funktioniert auch das zufriedenstellend, steht dem Einsatz des KI-Modells in Apps, beispielsweise zur Bestimmung von Hunden, nichts mehr im Weg.
