論文の概要: ML Mule: Mobile-Driven Context-Aware Collaborative Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07536v2
• Date: Fri, 28 Mar 2025 20:19:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:28:04.568059
• Title: ML Mule: Mobile-Driven Context-Aware Collaborative Learning
• Title（参考訳）: ML Mule: モバイル駆動のコンテキスト対応コラボレーション学習
• Authors: Haoxiang Yu, Javier Berrocal, Christine Julien,
• Abstract要約: 我々は、より堅牢で分散し、パーソナライズされた新しい機械学習手法を提案する。 ML Muleは、個々のモバイルデバイスを'mules'として利用してモデルのスナップショットをトレーニングし、転送するアプローチである。 これらの結果から,ML Muleは既存の手法と比較して,より高速かつ高精度に収束することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.797172847888605
• License:
• Abstract: Artificial intelligence has been integrated into nearly every aspect of daily life, powering applications from object detection with computer vision to large language models for writing emails and compact models for use in smart homes. These machine learning models at times cater to the needs of individual users but are often detached from them, as they are typically stored and processed in centralized data centers. This centralized approach raises privacy concerns, incurs high infrastructure costs, and struggles to provide real time, personalized experiences. Federated and fully decentralized learning methods have been proposed to address these issues, but they still depend on centralized servers or face slow convergence due to communication constraints. We propose ML Mule, an approach that utilizes individual mobile devices as 'mules' to train and transport model snapshots as the mules move through physical spaces, sharing these models with the physical 'spaces' the mules inhabit. This method implicitly forms affinity groups among devices associated with users who share particular spaces, enabling collaborative model evolution and protecting users' privacy. Our approach addresses several major shortcomings of traditional, federated, and fully decentralized learning systems. ML Mule represents a new class of machine learning methods that are more robust, distributed, and personalized, bringing the field closer to realizing the original vision of intelligent, adaptive, and genuinely context-aware smart environments. Our results show that ML Mule converges faster and achieves higher model accuracy compared to other existing methods.
• Abstract（参考訳）: 人工知能は日常生活のほぼすべての側面に統合され、物体検出やコンピュータービジョンから、Eメールを書くための大きな言語モデル、スマートホームで使用するコンパクトモデルまで、応用に力を入れている。 これらの機械学習モデルは、個々のユーザのニーズに適合するが、通常は中央集権的なデータセンターに格納され、処理されるため、しばしばそれらから切り離される。 この集中型アプローチは、プライバシの懸念を高め、高いインフラストラクチャコストを発生させ、リアルタイムでパーソナライズされたエクスペリエンスの提供に苦労する。 これらの問題に対処するために、フェデレートされた完全に分散された学習手法が提案されているが、それらは依然として集中型サーバに依存しているか、あるいは通信の制約によって緩やかな収束に直面している。 ML Muleは、個々のモバイルデバイスを「ミュール」として利用して、ミュールが物理的空間を移動するときにモデルスナップショットを訓練し、転送し、それらのモデルとミュールが居住する物理的「空間」を共有するアプローチである。 この方法は、特定の空間を共有するユーザに関連するデバイス間の親和性グループを暗黙的に形成し、協調モデルの発展とユーザのプライバシ保護を可能にする。 我々のアプローチは、従来の、フェデレートされた、完全に分散化された学習システムの主な欠点に対処する。 ML Muleは、より堅牢で分散し、パーソナライズされた機械学習メソッドの新たなクラスであり、インテリジェントで適応的で、真にコンテキスト対応のスマートな環境という本来のビジョンの実現に分野を近づけている。 その結果,ML Mule は既存の手法に比べて高速に収束し,モデル精度が向上していることがわかった。

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