Fugu-MT 論文翻訳(概要): Federated K-means Clustering

論文の概要: Federated K-means Clustering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01195v1
Date: Mon, 2 Oct 2023 13:32:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-04 21:39:37.039609
Title: Federated K-means Clustering
Title（参考訳）: フェデレーションK平均クラスタリング
Authors: Swier Garst and Marcel Reinders
Abstract要約: フェデレートラーニング(Federated Learning)は、データをプールすることなく、機械学習目的で分散データセットを使用することを可能にする技術である。この研究は、K平均クラスタリングを連合的に実装するアルゴリズムを導入する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Federated learning is a technique that enables the use of distributed datasets for machine learning purposes without requiring data to be pooled, thereby better preserving privacy and ownership of the data. While supervised FL research has grown substantially over the last years, unsupervised FL methods remain scarce. This work introduces an algorithm which implements K-means clustering in a federated manner, addressing the challenges of varying number of clusters between centers, as well as convergence on less separable datasets.
Abstract（参考訳）: フェデレートドラーニング(Federated Learning)とは、データをプールすることなく、機械学習目的で分散データセットを使用することで、データのプライバシとオーナシップを向上するテクニックである。制御FL研究はここ数年で大きく成長してきたが、教師なしFL手法はいまだに乏しい。この研究はK平均クラスタリングを連合的に実装するアルゴリズムを導入し、センター間で異なる数のクラスタの課題に対処し、より分離しやすいデータセットに収束する。

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