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Fraunhofer ISST und Fujitsu Research entwickeln Verfahren zum Entfernen von Daten aus KI-Modellen
Das Verfahren für sogenanntes federated unlearning soll es ermöglichen, Daten eines ausscheidenden Partners aus einem dezentral trainierten KI-Modell zu entfernen, ohne das System komplett neu aufzusetzen. Für Unternehmen in kooperativen KI-Projekten könnte das die Datenkontrolle deutlich vereinfachen.
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