論文の概要: Fedlearn-Algo: A flexible open-source privacy-preserving machine learning platform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04129v1
• Date: Thu, 8 Jul 2021 21:59:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-13 03:14:04.926734
• Title: Fedlearn-Algo: A flexible open-source privacy-preserving machine learning platform
• Title（参考訳）: Fedlearn-Algo: 柔軟なオープンソースのプライバシ保護機械学習プラットフォーム
• Authors: Bo Liu, Chaowei Tan, Jiazhou Wang, Tao Zeng, Huasong Shan, Houpu Yao, Huang Heng, Peng Dai, Liefeng Bo, Yanqing Chen
• Abstract要約: オープンソースプライバシ保護機械学習プラットフォームであるFedlearn-Algoを紹介します。 このプラットフォームを使って、プライバシー保護機械学習アルゴリズムの研究と開発結果を実証しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.198116661595487
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present Fedlearn-Algo, an open-source privacy preserving machine learning platform. We use this platform to demonstrate our research and development results on privacy preserving machine learning algorithms. As the first batch of novel FL algorithm examples, we release vertical federated kernel binary classification model and vertical federated random forest model. They have been tested to be more efficient than existing vertical federated learning models in our practice. Besides the novel FL algorithm examples, we also release a machine communication module. The uniform data transfer interface supports transfering widely used data formats between machines. We will maintain this platform by adding more functional modules and algorithm examples.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オープンソースのプライバシ保護機械学習プラットフォームであるFedlearn-Algoを紹介する。 このプラットフォームを使って、プライバシー保護機械学習アルゴリズムの研究と開発結果を実証しています。 新しいflアルゴリズムの例の最初のバッチとして、垂直フェデレーションカーネルバイナリ分類モデルと垂直フェデレーションランダムフォレストモデルをリリースする。 我々の実践では、既存の垂直連合学習モデルよりも効率的であることがテストされている。 新たなFLアルゴリズムの例に加えて,機械通信モジュールもリリースする。 統一データ転送インタフェースは、マシン間で広く使用されるデータフォーマットの転送をサポートする。 より機能的なモジュールやアルゴリズムの例を追加して、このプラットフォームを維持します。

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