Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bridging Data Barriers among Participants: Assessing the Potential of Geoenergy through Federated Learning

論文の概要: Bridging Data Barriers among Participants: Assessing the Potential of Geoenergy through Federated Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18527v1
Date: Mon, 29 Apr 2024 09:12:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-30 14:17:13.847421
Title: Bridging Data Barriers among Participants: Assessing the Potential of Geoenergy through Federated Learning
Title（参考訳）: 参加者間のデータバリアのブリッジ:フェデレートラーニングによるジオエネルギの可能性の評価
Authors: Weike Peng, Jiaxin Gao, Yuntian Chen, Shengwei Wang,
Abstract要約: 本研究では,XGBoostモデルに基づく新しい連邦学習(FL)フレームワークを提案する。 FLモデルは、異なるモデルと比較して精度と一般化能力が優れていることを示す。本研究は, 協調型・プライバシー保護型FL技術により, 従来と異なる貯水池を評価するための新たな道を開くものである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8498944632323755
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Machine learning algorithms emerge as a promising approach in energy fields, but its practical is hindered by data barriers, stemming from high collection costs and privacy concerns. This study introduces a novel federated learning (FL) framework based on XGBoost models, enabling safe collaborative modeling with accessible yet concealed data from multiple parties. Hyperparameter tuning of the models is achieved through Bayesian Optimization. To ascertain the merits of the proposed FL-XGBoost method, a comparative analysis is conducted between separate and centralized models to address a classical binary classification problem in geoenergy sector. The results reveal that the proposed FL framework strikes an optimal balance between privacy and accuracy. FL models demonstrate superior accuracy and generalization capabilities compared to separate models, particularly for participants with limited data or low correlation features and offers significant privacy benefits compared to centralized model. The aggregated optimization approach within the FL agreement proves effective in tuning hyperparameters. This study opens new avenues for assessing unconventional reservoirs through collaborative and privacy-preserving FL techniques.
Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズムは、エネルギー分野において有望なアプローチとして出現するが、その実践はデータ障壁によって妨げられている。本研究では、XGBoostモデルに基づく新しいフェデレーション学習(FL)フレームワークを導入し、複数のパーティからアクセス可能で隠蔽されたデータによる安全な協調モデリングを可能にする。モデルのハイパーパラメータチューニングはベイズ最適化によって達成される。提案するFL-XGBoost法の有効性を確認するため,地エネルギーセクターにおける古典的二項分類問題に対処するため,分離モデルと集中モデルの比較分析を行った。その結果,提案するFLフレームワークは,プライバシと精度のバランスが最適であることが判明した。 FLモデルは、特に限られたデータや低相関機能を持つ参加者に対して、別々のモデルよりも精度と一般化能力が優れており、集中型モデルと比較して大きなプライバシー上の利点がある。 FL合意における集約最適化アプローチは、ハイパーパラメータのチューニングに有効である。本研究は, 協調型・プライバシー保護型FL技術により, 従来と異なる貯水池を評価するための新たな道を開くものである。

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