論文の概要: Federated Learning on Transcriptomic Data: Model Quality and Performance
Trade-Offs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14527v1
- Date: Thu, 22 Feb 2024 13:21:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-23 15:01:16.262845
- Title: Federated Learning on Transcriptomic Data: Model Quality and Performance
Trade-Offs
- Title（参考訳）: トランスクリプトデータのフェデレーション学習:モデルの品質とパフォーマンスのトレードオフ
- Authors: Anika Hannemann, Jan Ewald, Leo Seeger, Erik Buchmann
- Abstract要約: 大規模なゲノムまたは転写データの機械学習は、多くの新しい健康アプリケーションにとって重要である。
プライバシーと規制上の理由から、信頼できるサードパーティですべてのデータを集約することも問題となる。
生データを交換することなく、分散型で協調的な機械学習を可能にするため、フェデレーション学習は有望なソリューションである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine learning on large-scale genomic or transcriptomic data is important
for many novel health applications. For example, precision medicine tailors
medical treatments to patients on the basis of individual biomarkers, cellular
and molecular states, etc. However, the data required is sensitive, voluminous,
heterogeneous, and typically distributed across locations where dedicated
machine learning hardware is not available. Due to privacy and regulatory
reasons, it is also problematic to aggregate all data at a trusted third
party.Federated learning is a promising solution to this dilemma, because it
enables decentralized, collaborative machine learning without exchanging raw
data. In this paper, we perform comparative experiments with the federated
learning frameworks TensorFlow Federated and Flower. Our test case is the
training of disease prognosis and cell type classification models. We train the
models with distributed transcriptomic data, considering both data
heterogeneity and architectural heterogeneity. We measure model quality,
robustness against privacy-enhancing noise, computational performance and
resource overhead. Each of the federated learning frameworks has different
strengths. However, our experiments confirm that both frameworks can readily
build models on transcriptomic data, without transferring personal raw data to
a third party with abundant computational resources.
- Abstract（参考訳）: 大規模なゲノムまたは転写データの機械学習は多くの新しい健康アプリケーションにとって重要である。
例えば、精密医療は、個々のバイオマーカー、細胞および分子状態などに基づいて、患者に対する治療を調整する。
しかし、必要なデータはセンシティブで、voluminousで、異種で、通常、専用の機械学習ハードウェアが使用できない場所に分散する。
プライバシと規制上の理由から、信頼できるサードパーティですべてのデータを集約することも問題であり、原データを交換することなく、分散型で協調的な機械学習を可能にするため、フェデレーション学習はこのジレンマに対する有望な解決策である。
本稿では、TensorFlow Federated and Flowerというフェデレーション学習フレームワークを用いて比較実験を行う。
我々のテストケースは、疾患の予後と細胞型分類モデルのトレーニングです。
我々は、データの不均一性とアーキテクチャの不均一性の両方を考慮して、分散トランスクリプトームデータでモデルを訓練する。
モデル品質,プライバシ向上ノイズに対するロバスト性,計算性能,リソースオーバーヘッドを測定した。
それぞれの連合学習フレームワークには、それぞれ異なる強みがある。
しかし,両フレームワークとも,計算資源の豊富な第三者に個人生データを転送することなく,書き起こしデータに基づくモデルを容易に構築できることを確認した。
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