論文の概要: The Landscape of Modern Machine Learning: A Review of Machine, Distributed and Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03120v1
• Date: Tue, 5 Dec 2023 20:40:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 16:52:59.184851
• Title: The Landscape of Modern Machine Learning: A Review of Machine, Distributed and Federated Learning
• Title（参考訳）: 現代機械学習のランドスケープ: 機械学習、分散学習、フェデレーション学習の概観
• Authors: Omer Subasi and Oceane Bel and Joseph Manzano and Kevin Barker
• Abstract要約: 最新の高度な機械学習アルゴリズム、アプリケーション、フレームワークについて、ハイレベルな概要を提供する。 私たちの仕事は、現代の機械学習の広大な分野への入門テキストとして役立ちます。
• 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: With the advance of the powerful heterogeneous, parallel and distributed computing systems and ever increasing immense amount of data, machine learning has become an indispensable part of cutting-edge technology, scientific research and consumer products. In this study, we present a review of modern machine and deep learning. We provide a high-level overview for the latest advanced machine learning algorithms, applications, and frameworks. Our discussion encompasses parallel distributed learning, deep learning as well as federated learning. As a result, our work serves as an introductory text to the vast field of modern machine learning.
• Abstract（参考訳）: 強力な異種並列分散コンピューティングシステムの進歩と膨大な量のデータの増加により、機械学習は最先端技術、科学研究、消費者製品にとって欠かせない部分となっている。 本研究では,現代機械とディープラーニングについて概観する。 我々は、最新の機械学習アルゴリズム、アプリケーション、フレームワークについて、ハイレベルな概要を提供する。 我々の議論は、並列分散学習、深層学習、および連合学習を含む。 その結果、我々の研究は現代の機械学習の幅広い分野への入門テキストとして機能する。

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