論文の概要: Privacy-Preserving Federated Unsupervised Domain Adaptation for Regression on Small-Scale and High-Dimensional Biological Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17287v2
• Date: Thu, 13 Feb 2025 14:31:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:45:13.660519
• Title: Privacy-Preserving Federated Unsupervised Domain Adaptation for Regression on Small-Scale and High-Dimensional Biological Data
• Title（参考訳）: プライバシ保護型非教師付きドメイン適応による小規模・高次元生物学的データの回帰
• Authors: Cem Ata Baykara, Ali Burak Ünal, Nico Pfeifer, Mete Akgün,
• Abstract要約: fredaは、回帰タスクにおける教師なしドメイン適応のためのプライバシ保護フェデレーション方式である。 そこで本研究では,DNAメチル化データから年齢予測の課題についてフレダの評価を行い,その性能が最先端技術に匹敵することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.699900017799093
• License:
• Abstract: Machine learning models often struggle with generalization in small, heterogeneous datasets due to domain shifts caused by variations in data collection and population differences. This challenge is particularly pronounced in biological data, where data is high-dimensional, small-scale, and decentralized across institutions. While federated domain adaptation methods (FDA) aim to address these challenges, most existing approaches rely on deep learning and focus on classification tasks, making them unsuitable for small-scale, high-dimensional applications. In this work, we propose freda, a privacy-preserving federated method for unsupervised domain adaptation in regression tasks. Unlike deep learning-based FDA approaches, freda is the first method to enable the federated training of Gaussian Processes to model complex feature relationships while ensuring complete data privacy through randomized encoding and secure aggregation. This allows for effective domain adaptation without direct access to raw data, making it well-suited for applications involving high-dimensional, heterogeneous datasets. We evaluate freda on the challenging task of age prediction from DNA methylation data, demonstrating that it achieves performance comparable to the centralized state-of-the-art method while preserving complete data privacy.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは、データ収集と人口差の変化によって引き起こされるドメインシフトによって、小さくて異質なデータセットの一般化に苦慮することが多い。 この課題は、データは高次元で、小規模で、機関間で分散化されている生物学的データで特に顕著である。 フェデレートされたドメイン適応法(FDA)はこれらの課題に対処することを目的としているが、既存のアプローチのほとんどはディープラーニングに依存し、分類タスクに集中しているため、小規模で高次元のアプリケーションには適さない。 本研究では、回帰タスクにおける教師なしドメイン適応のためのプライバシ保護フェデレーションであるフレダを提案する。 ディープラーニングベースのFDAアプローチとは異なり、フレダは、ランダム化されたエンコーディングとセキュアなアグリゲーションを通じて完全なデータのプライバシを確保しながら、複雑な機能関係をモデル化するための、ガウシアンプロセスのフェデレーショントレーニングを可能にする最初の方法である。 これにより、生データに直接アクセスすることなく効果的なドメイン適応が可能となり、高次元の異種データセットを含むアプリケーションに適している。 そこで本研究では,DNAメチル化データから年齢予測を行う上で困難な課題についてフレダの評価を行い,全データのプライバシを保ちながら,中央集権的な最先端手法に匹敵する性能を達成できることを実証した。

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