論文の概要: A Hybrid Federated Kernel Regularized Least Squares Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17228v1
• Date: Wed, 24 Jul 2024 12:32:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 13:54:30.609154
• Title: A Hybrid Federated Kernel Regularized Least Squares Algorithm
• Title（参考訳）: ハイブリッドカーネル正規化最小二乗アルゴリズム
• Authors: Celeste Damiani, Yulia Rodina, Sergio Decherchi,
• Abstract要約: フェデレーション学習は、重要なプライバシー保護シナリオで機械学習モデルを構築するための、ますます有効な戦略である。 我々は,カーネル正規化最小二乗法アルゴリズムの効率的な再構成を行い,二つの変種を導入し,よく確立されたデータセットを用いて検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4915744683251149
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning is becoming an increasingly viable and accepted strategy for building machine learning models in critical privacy-preserving scenarios such as clinical settings. Often, the data involved is not limited to clinical data but also includes additional omics features (e.g. proteomics). Consequently, data is distributed not only across hospitals but also across omics centers, which are labs capable of generating such additional features from biosamples. This scenario leads to a hybrid setting where data is scattered both in terms of samples and features. In this hybrid setting, we present an efficient reformulation of the Kernel Regularized Least Squares algorithm, introduce two variants and validate them using well-established datasets. Lastly, we discuss security measures to defend against possible attacks.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習は、臨床設定のような重要なプライバシー保護シナリオで機械学習モデルを構築するための、ますます現実的で受け入れられる戦略になりつつある。 関連するデータは、臨床データに限らず、追加のオミクス機能(例えばプロテオミクス)も含むことが多い。 その結果、データは病院だけでなく、バイオサンプルからこのような機能を追加できる実験室であるオミクスセンターにも分散される。 このシナリオは、サンプルと機能の両方でデータが分散するハイブリッドな設定につながります。 本稿では,Kernel Regularized Least Squaresアルゴリズムを効率よく再構成し,2つの変種を導入し,よく確立されたデータセットを用いて検証する。 最後に,攻撃防止のためのセキュリティ対策について論じる。

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