論文の概要: Federated Learning on Edge Sensing Devices: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01201v1
- Date: Thu, 2 Nov 2023 12:55:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-03 13:36:57.142221
- Title: Federated Learning on Edge Sensing Devices: A Review
- Title（参考訳）: エッジセンシングデバイスに関するFederated Learning: レビュー
- Authors: Berrenur Saylam, \"Ozlem Durmaz \.Incel
- Abstract要約: プライバシ、ハードウェア、接続性の制限に対するソリューションとして、フェデレートラーニング(FL)が登場している。
FLの主要な原則、ソフトウェアフレームワーク、テストベッドに重点を置いています。
また,現在のセンサ技術,センサ装置の特性,FLを利用したセンサアプリケーションについても検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The ability to monitor ambient characteristics, interact with them, and
derive information about the surroundings has been made possible by the rapid
proliferation of edge sensing devices like IoT, mobile, and wearable devices
and their measuring capabilities with integrated sensors. Even though these
devices are small and have less capacity for data storage and processing, they
produce vast amounts of data. Some example application areas where sensor data
is collected and processed include healthcare, environmental (including air
quality and pollution levels), automotive, industrial, aerospace, and
agricultural applications. These enormous volumes of sensing data collected
from the edge devices are analyzed using a variety of Machine Learning (ML) and
Deep Learning (DL) approaches. However, analyzing them on the cloud or a server
presents challenges related to privacy, hardware, and connectivity limitations.
Federated Learning (FL) is emerging as a solution to these problems while
preserving privacy by jointly training a model without sharing raw data. In
this paper, we review the FL strategies from the perspective of edge sensing
devices to get over the limitations of conventional machine learning
techniques. We focus on the key FL principles, software frameworks, and
testbeds. We also explore the current sensor technologies, properties of the
sensing devices and sensing applications where FL is utilized. We conclude with
a discussion on open issues and future research directions on FL for further
studies
- Abstract（参考訳）: 環境特性をモニターし、それらと対話し、環境に関する情報を導出する能力は、iot、モバイル、ウェアラブルデバイスのようなエッジセンシングデバイスとそれらの計測能力を統合センサーで急速に拡大することで実現されている。
これらのデバイスは小さく、データストレージや処理能力は少ないが、膨大な量のデータを生成する。
センサデータを収集して処理する応用分野には、医療、環境(大気質や汚染レベルを含む)、自動車、工業、航空宇宙、農業などが含まれる。
エッジデバイスから収集される膨大な量のセンシングデータを、さまざまな機械学習(ml)とディープラーニング(dl)アプローチを用いて分析する。
しかし、クラウドやサーバで分析すると、プライバシ、ハードウェア、接続性の制限に関する課題が浮かび上がってくる。
フェデレートラーニング(FL)は、生データを共有せずにモデルを共同でトレーニングすることで、プライバシを保ちながら、これらの問題の解決策として現れています。
本稿では,従来の機械学習手法の限界を克服するために,エッジセンシングデバイスの観点からFL戦略を概観する。
FLの主要な原則、ソフトウェアフレームワーク、テストベッドに重点を置いています。
また,現在のセンサ技術,センサ装置の特性,FLを利用したセンサアプリケーションについても検討する。
FLに関するオープン・イシューと今後の研究方向性に関する議論をまとめて締めくくった。
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