論文の概要: Federated Learning: Applications, Challenges and Future Scopes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09513v1
- Date: Wed, 18 May 2022 10:47:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-21 14:17:14.117491
- Title: Federated Learning: Applications, Challenges and Future Scopes
- Title(参考訳): 連合学習: 応用,課題,今後の展望
- Authors: Subrato Bharati, M. Rubaiyat Hossain Mondal, Prajoy Podder, V. B.
Surya Prasath
- Abstract要約: フェデレーション・ラーニング(Federated Learning, FL)とは、複数のクライアントが機械学習の問題を解決するために、中心的なアグリゲータが協調するシステムである。
FLは無線通信、サービスレコメンデーション、インテリジェント医療診断システム、医療に応用されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.3190581566723918
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Federated learning (FL) is a system in which a central aggregator coordinates
the efforts of multiple clients to solve machine learning problems. This
setting allows training data to be dispersed in order to protect privacy. The
purpose of this paper is to provide an overview of FL systems with a focus on
healthcare. FL is evaluated here based on its frameworks, architectures, and
applications. It is shown here that FL solves the preceding issues with a
shared global deep learning (DL) model via a central aggregator server. This
paper examines recent developments and provides a comprehensive list of
unresolved issues, inspired by the rapid growth of FL research. In the context
of FL, several privacy methods are described, including secure multiparty
computation, homomorphic encryption, differential privacy, and stochastic
gradient descent. Furthermore, a review of various FL classes, such as
horizontal and vertical FL and federated transfer learning, is provided. FL has
applications in wireless communication, service recommendation, intelligent
medical diagnosis systems, and healthcare, all of which are discussed in this
paper. We also present a thorough review of existing FL challenges, such as
privacy protection, communication cost, system heterogeneity, and unreliable
model upload, followed by future research directions.
- Abstract(参考訳): フェデレーション・ラーニング(英語: federated learning、fl)は、中央アグリゲータが複数のクライアントの機械学習問題を解決する努力を調整するシステムである。
この設定により、プライバシを保護するためにトレーニングデータを分散することができる。
本研究の目的は、医療に焦点をあてたFLシステムの概要を提供することである。
flはフレームワーク、アーキテクチャ、アプリケーションに基づいてここで評価される。
FLは、中央アグリゲータサーバを介して、共有グローバルディープラーニング(DL)モデルを用いて、先述の問題を解決する。
本稿では,最近の展開を概観し,fl研究の急速な発展に触発された未解決問題の包括的リストを提供する。
FLの文脈では、セキュアなマルチパーティ計算、同型暗号化、微分プライバシー、確率勾配降下など、いくつかのプライバシ手法が述べられている。
さらに、水平および垂直のFLやフェデレーション・トランスファー・ラーニングなどの様々なFLクラスをレビューする。
flは無線通信、サービスレコメンデーション、インテリジェント医療診断システム、医療に応用されており、いずれも本稿で議論されている。
また,プライバシ保護,通信コスト,システム不均一性,信頼性の低いモデルアップロードなど,既存のfl課題の徹底的なレビューを行い,今後の研究動向について述べる。
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