論文の概要: The Applicability of Federated Learning to Official Statistics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15503v2
• Date: Fri, 29 Sep 2023 11:02:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 17:58:08.273755
• Title: The Applicability of Federated Learning to Official Statistics
• Title（参考訳）: 公式統計へのフェデレーション学習の適用性
• Authors: Joshua Stock, Oliver Hauke, Julius Wei{\ss}mann, Hannes Federrath
• Abstract要約: 本研究は,公式統計学におけるフェデレートラーニングの可能性について考察する。 これは、FLモデルの性能が集中的な学習方法にいかに追いつくかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5461938536945721
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work investigates the potential of Federated Learning (FL) for official statistics and shows how well the performance of FL models can keep up with centralized learning methods.F L is particularly interesting for official statistics because its utilization can safeguard the privacy of data holders, thus facilitating access to a broader range of data. By simulating three different use cases, important insights on the applicability of the technology are gained. The use cases are based on a medical insurance data set, a fine dust pollution data set and a mobile radio coverage data set - all of which are from domains close to official statistics. We provide a detailed analysis of the results, including a comparison of centralized and FL algorithm performances for each simulation. In all three use cases, we were able to train models via FL which reach a performance very close to the centralized model benchmarks. Our key observations and their implications for transferring the simulations into practice are summarized. We arrive at the conclusion that FL has the potential to emerge as a pivotal technology in future use cases of official statistics.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,公式統計における連合学習(federated learning, ffl)の可能性を調査し,flモデルの性能が集中型学習手法にどのように追いつくかを示す。f lは,データホルダのプライバシーを保護し,より広い範囲のデータへのアクセスを容易にするため,公式統計学において特に興味深い。 3つの異なるユースケースをシミュレートすることで、技術の適用性に関する重要な洞察が得られる。 ユースケースは、医療保険データセット、微粒子汚染データセット、移動無線カバレッジデータセットに基づいており、これらはすべて、公式統計に近いドメインのものだ。 各シミュレーションにおける集中型アルゴリズムとflアルゴリズムの性能の比較を含む、結果の詳細な分析を行う。 3つのユースケースすべてにおいて、集中型モデルベンチマークに非常に近いパフォーマンスに達するFLを介してモデルをトレーニングすることができました。 シミュレーションを実践に移す上で重要な観察と意義について概説する。 我々は、flが将来の公式統計のユースケースにおいて重要な技術として現れる可能性を持っているという結論に達した。

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