Fugu-MT 論文翻訳(概要): Federated Analytics: A survey

論文の概要: Federated Analytics: A survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01326v1
Date: Thu, 2 Feb 2023 18:56:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-03 12:39:35.854339
Title: Federated Analytics: A survey
Title（参考訳）: Federated Analytics: 調査
Authors: Ahmed Roushdy Elkordy, Yahya H. Ezzeldin, Shanshan Han, Shantanu Sharma, Chaoyang He, Sharad Mehrotra and Salman Avestimehr
Abstract要約: Federated Analytics(FA)は、複数のリモートパーティでデータ分析を計算するための、プライバシ保護フレームワークである。本稿では,フェデレーション分析の特徴と,フェデレーション学習との違いについて論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.804612006699895
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Federated analytics (FA) is a privacy-preserving framework for computing data analytics over multiple remote parties (e.g., mobile devices) or silo-ed institutional entities (e.g., hospitals, banks) without sharing the data among parties. Motivated by the practical use cases of federated analytics, we follow a systematic discussion on federated analytics in this article. In particular, we discuss the unique characteristics of federated analytics and how it differs from federated learning. We also explore a wide range of FA queries and discuss various existing solutions and potential use case applications for different FA queries.
Abstract（参考訳）: フェデレーション分析(Federated Analytics, FA)は、複数のリモートパーティ(モバイルデバイスなど)やサイロ化された機関(病院、銀行など)にデータを共有せずにデータ分析を行うためのプライバシー保護フレームワークである。本稿では,フェデレーション分析の実践事例に触発されて,フェデレーション分析に関する体系的な議論を続行する。特に,フェデレーション分析の特徴と,フェデレーション学習との違いについて考察する。また、さまざまなFAクエリを調査し、さまざまな既存のソリューションとさまざまなFAクエリの潜在的なユースケースアプリケーションについて議論する。

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