Fugu-MT 論文翻訳(概要): Applications of Federated Learning in IoT for Hyper Personalisation

論文の概要: Applications of Federated Learning in IoT for Hyper Personalisation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16854v1
Date: Thu, 28 Sep 2023 21:07:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-02 16:17:12.417879
Title: Applications of Federated Learning in IoT for Hyper Personalisation
Title（参考訳）: IoTにおけるフェデレーション学習のハイパーパーソナライゼーションへの応用
Authors: Veer Dosi
Abstract要約: 大量のデータは常にこれらのデバイスによって生成されるが、効果的に利用されていない。これら複数のクライアント上でFLトレーニング機械学習モデルを使用します。このようなモデルを用いて、これまでにない極度のパーソナライズを実現する方法について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Billions of IoT devices are being deployed, taking advantage of faster internet, and the opportunity to access more endpoints. Vast quantities of data are being generated constantly by these devices but are not effectively being utilised. Using FL training machine learning models over these multiple clients without having to bring it to a central server. We explore how to use such a model to implement ultra levels of personalization unlike before
Abstract（参考訳）: 数十億ものiotデバイスがデプロイされ、インターネットの高速化とエンドポイントへのアクセスの機会を生かしている。大量のデータは常にこれらのデバイスによって生成されるが、効果的に利用されていない。これら複数のクライアント上でFLトレーニング機械学習モデルを使用することで、それを中央サーバに持ち込む必要がなくなる。このようなモデルを用いて極度のパーソナライズを実現する方法について検討する。

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