Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fed-DART and FACT: A solution for Federated Learning in a production environment

論文の概要: Fed-DART and FACT: A solution for Federated Learning in a production environment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11267v1
Date: Mon, 23 May 2022 12:32:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-24 19:23:51.761647
Title: Fed-DART and FACT: A solution for Federated Learning in a production environment
Title（参考訳）: Fed-DARTとFACT: 生産環境におけるフェデレーションラーニングのソリューション
Authors: Nico Weber, Patrick Holzer, Tania Jacob, Enislay Ramentol
Abstract要約: 分散人工知能(AI)ソリューションは、産業応用における様々な問題を解決する。実際のビジネスインパクトを生み出すためにAIを本番環境に持ち込むことは、難しい作業です。我々はFed-DARTに基づくFACTフレームワークを開発した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30586855806896046
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Federated Learning as a decentralized artificial intelligence (AI) solution solves a variety of problems in industrial applications. It enables a continuously self-improving AI, which can be deployed everywhere at the edge. However, bringing AI to production for generating a real business impact is a challenging task. Especially in the case of Federated Learning, expertise and resources from multiple domains are required to realize its full potential. Having this in mind we have developed an innovative Federated Learning framework FACT based on Fed-DART, enabling an easy and scalable deployment, helping the user to fully leverage the potential of their private and decentralized data.
Abstract（参考訳）: 分散人工知能(AI)ソリューションとしてのFederated Learningは、産業アプリケーションにおけるさまざまな問題を解決する。これにより、エッジのどこにでもデプロイ可能な、継続的自己改善AIが実現される。しかし、実際のビジネスインパクトを生み出すためにAIを本番環境に持ち込むことは難しい課題である。特にフェデレートラーニングの場合、その潜在能力を実現するためには、複数のドメインの専門知識とリソースが必要である。これを念頭に置いて、feed-dartをベースにした革新的なフェデレーション学習フレームワークfactを開発し、簡単でスケーラブルなデプロイメントを可能にし、ユーザがプライベートで分散化されたデータの可能性を完全に活用できるようにしました。

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