論文の概要: Generative AI like ChatGPT in Blockchain Federated Learning: use cases, opportunities and future
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18358v1
- Date: Thu, 25 Jul 2024 19:43:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-29 15:09:00.958709
- Title: Generative AI like ChatGPT in Blockchain Federated Learning: use cases, opportunities and future
- Title（参考訳）: ブロックチェーンフェデレーションラーニングにおけるChatGPTのような生成AI - ユースケース、機会、未来
- Authors: Sai Puppala, Ismail Hossain, Md Jahangir Alam, Sajedul Talukder, Jannatul Ferdaus, Mahedi Hasan, Sameera Pisupati, Shanmukh Mathukumilli,
- Abstract要約: 本研究は、フェデレーション学習における生成AIの潜在的な統合について検討する。
GAN(generative adversarial Network)とVAE(variantal autoencoder)
合成データの生成は、限られたデータ可用性に関連する課題に、フェデレートされた学習を支援する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.497001527881303
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated learning has become a significant approach for training machine learning models using decentralized data without necessitating the sharing of this data. Recently, the incorporation of generative artificial intelligence (AI) methods has provided new possibilities for improving privacy, augmenting data, and customizing models. This research explores potential integrations of generative AI in federated learning, revealing various opportunities to enhance privacy, data efficiency, and model performance. It particularly emphasizes the importance of generative models like generative adversarial networks (GANs) and variational autoencoders (VAEs) in creating synthetic data that replicates the distribution of real data. Generating synthetic data helps federated learning address challenges related to limited data availability and supports robust model development. Additionally, we examine various applications of generative AI in federated learning that enable more personalized solutions.
- Abstract（参考訳）: フェデレーション学習は、このデータの共有を必要とせずに、分散データを使用して機械学習モデルをトレーニングするための重要なアプローチとなっている。
近年,生成人工知能(AI)手法の取り入れにより,プライバシの向上やデータ拡張,モデルのカスタマイズといった新たな可能性が高まっている。
本研究では、フェデレーション学習における生成AIの潜在的な統合について検討し、プライバシ、データ効率、モデルパフォーマンスを高める様々な機会を明らかにする。
特にGAN(generative adversarial network)やVAE(variantal autoencoder)のような生成モデルの重要性を強調し、実際のデータの分布を再現する合成データを作成する。
合成データの生成は、限られたデータ可用性に関連する課題へのフェデレーション学習を支援し、堅牢なモデル開発をサポートする。
さらに、よりパーソナライズされたソリューションを可能にするフェデレーション学習における生成AIの様々な応用について検討する。
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