Databloom provides with Blossom Sky a secure and data regulation compliant FL framework. The founders of Databloom are the top experts in federated learning and distributed data processing and are also leading contributors to Apache Wayang, the Federated Data Processing Platform.
Blossom Sky allows you to connect to any data source without having to copy the data into data warehouses or data lakes. Extend your data pipelines and enrich your AI and ML models; even create Generative AI to improve data efficiency; create digital twins of your current environment and model any future scenario; and gain better and more accurate insight to be a data leader in your industry.
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Databloom AI hat es sich zur Aufgabe gemacht, Datenteams bei der Lösung von Problemen zu unterstützen und Unternehmen zu stärken, indem es wirklich dezentralisierte Dateninfrastrukturen und homogenisierte Daten bereitstellt, die auf intelligente Weise dort ausgeführt werden, wo sie benötigt werden. Databloom ist ein Pionier im Bereich des föderierten Lernens und bringt diese Technologie zu Nutzern, Kunden und Partnern, um ungenutzte Möglichkeiten in datengesteuerten Volkswirtschaften zu ermöglichen.
Erkunden Sie das Potenzial des föderalen Lernens
Federated Learning (FL) ist eine Technik zum Trainieren von Modellen des maschinellen Lernens auf dezentralisierten Daten, wobei die Daten über mehrere Geräte wie Smartphones oder Edge-Geräte verteilt sind. Bei FL verlassen die Daten nie das Gerät und das Modell wird lokal auf jedem Gerät trainiert. Die Aktualisierungen des Modells werden dann an einen zentralen Server gesendet, wo sie zusammengefasst werden, um das globale Modell zu aktualisieren. Mit diesem Ansatz können Modelle auf großen Datenmengen trainiert werden, ohne dass die Daten an einen zentralen Server gesendet werden müssen, was den Datenschutz verbessern und die Menge der zu übertragenden Daten reduzieren kann.
FL kann in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, einige Beispiele sind:
FL kann in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, einige Beispiele sind:
- Personalisierung: FL kann verwendet werden, um personalisierte Modelle für jeden Benutzer auf der Grundlage seiner Gerätedaten zu trainieren, wie z. B. Sensormesswerte, Nutzungsmuster und Browserverlauf.
- Datenschutzrelevante Anwendungen: FL kann zum Trainieren von Modellen auf sensiblen Daten, wie z. B. Krankenakten, verwendet werden, ohne dass die Daten an einem zentralen Ort freigegeben oder gespeichert werden müssen.
- Mobile und IoT-Anwendungen: FL kann zum Trainieren von Modellen auf Gerätedaten, wie z. B. Sensormesswerten, verwendet werden, um Aufgaben wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Erkennung von Anomalien durchzuführen.
- Gesundheitswesen: FL kann verwendet werden, um Modelle auf Patientendaten zu trainieren, um personalisierte Behandlungspläne zu entwickeln oder Krankheiten in frühen Stadien zu erkennen.
- Autonome Fahrzeuge: FL kann verwendet werden, um Modelle auf Sensordaten von mehreren Fahrzeugen zu trainieren, um die Leistung von selbstfahrenden Autos zu verbessern.
- Industrie 4.0: FL kann verwendet werden, um Modelle auf Sensordaten von mehreren Maschinen zu trainieren, um die Leistung von Industriesystemen zu verbessern und ihre Wartung zu optimieren.
- Edge Computing: FL kann verwendet werden, um Modelle auf Edge-Geräten wie Gateways und Routern zu trainieren, um Aufgaben wie Bilderkennung und Anomalieerkennung durchzuführen.
Blossom works with all major data processing and data streaming frameworks and AI systems. We support JDBC as well as PostgreSQL and working on a native high-performance SQL layer, called SQL everywhere. Get started without hassle using our Blossom Development Environment (BDE):
> docker pull ghcr.io/databloom-ai/bde:main _