Erklärbarkeit beim föderierten Lernen

"Explainability in Federated Learning" bietet eine umfassende Untersuchung der Integration von erkl rbarer KI (XAI) in f derierte Lernsysteme (FL). Das Buch beginnt mit einem berblick ber die Grundlagen von FL und XAI, bevor es sich mit deren berschneidungen besch ftigt und die Herausforderungen und Vorteile der Erkl rbarkeit in dezentralen Umgebungen hervorhebt. Es werden verschiedene Erkl rungsmethoden vorgestellt, die auf FL zugeschnitten sind, wobei der Schwerpunkt auf Personalisierung, Umgang mit heterogenen Daten und Betrieb in ressourcenbeschr nkten Umgebungen liegt. Wichtige Kapitel befassen sich mit Vertrauen, Fairness und Transparenz, unterst tzt durch Fallstudien aus der Praxis und Visualisierungstools. Ethische, rechtliche und soziale Implikationen werden ebenso er rtert wie kontradiktorische Perspektiven. Das Buch schlie t mit Benchmarking-Strategien und zuk nftigen Forschungsrichtungen und dient als wichtiger Leitfaden f r Forscher, Entwickler und politische Entscheidungstr ger, die transparente, vertrauensw rdige FL-Modelle entwickeln wollen.