論文の概要: Advancing Personalized Federated Learning: Integrative Approaches with AI for Enhanced Privacy and Customization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18174v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 07:03:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:13:55.247991
• Title: Advancing Personalized Federated Learning: Integrative Approaches with AI for Enhanced Privacy and Customization
• Title（参考訳）: パーソナライズされたフェデレーション学習の促進:プライバシとカスタマイズの強化を目的としたAIとの統合的アプローチ
• Authors: Kevin Cooper, Michael Geller,
• Abstract要約: 本稿では,最先端AI技術を用いてPFLを強化する新しい手法を提案する。 本稿では、個々のクライアントモデルの性能を高め、堅牢なプライバシ保護機構を保証するモデルを提案する。 この研究は、真のパーソナライズされたプライバシを重視したAIシステムの新たな時代への道を開くものだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In the age of data-driven decision making, preserving privacy while providing personalized experiences has become paramount. Personalized Federated Learning (PFL) offers a promising framework by decentralizing the learning process, thus ensuring data privacy and reducing reliance on centralized data repositories. However, the integration of advanced Artificial Intelligence (AI) techniques within PFL remains underexplored. This paper proposes a novel approach that enhances PFL with cutting-edge AI methodologies including adaptive optimization, transfer learning, and differential privacy. We present a model that not only boosts the performance of individual client models but also ensures robust privacy-preserving mechanisms and efficient resource utilization across heterogeneous networks. Empirical results demonstrate significant improvements in model accuracy and personalization, along with stringent privacy adherence, as compared to conventional federated learning models. This work paves the way for a new era of truly personalized and privacy-conscious AI systems, offering significant implications for industries requiring compliance with stringent data protection regulations.
• Abstract（参考訳）: データ駆動意思決定の時代には、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供しながらプライバシを保存することが最重要になっている。 パーソナライズド・フェデレーション・ラーニング(PFL)は、学習プロセスを分散化し、データのプライバシを確保し、集中型データレポジトリへの依存を減らすことによって、有望なフレームワークを提供する。 しかし、PFLにおける高度な人工知能(AI)技術の統合については、まだ未定である。 本稿では、適応最適化、伝達学習、微分プライバシーを含む最先端のAI手法でPFLを強化する新しいアプローチを提案する。 我々は、個々のクライアントモデルの性能を高めるだけでなく、堅牢なプライバシ保護機構と、異種ネットワーク間の効率的なリソース利用を保証するモデルを提案する。 実験の結果,従来のフェデレーション学習モデルと比較して,モデル精度とパーソナライズ,および厳密なプライバシ順守が著しく向上した。 この研究は、真にパーソナライズされたプライバシを重視したAIシステムの新たな時代への道を開いた。

関連論文リスト

• Technical Report for the Forgotten-by-Design Project: Targeted Obfuscation for Machine Learning [0.03749861135832072]
  本稿では、従来のデータ消去手法と対比して、AIシステム内でのRTBF(Right to be Forgotten)の概念について考察する。 Forgotten by Designは,インスタンス固有の難読化技術を統合した,プライバシ保護のための積極的なアプローチである。 CIFAR-10データセットを用いた実験では,モデル精度を維持しながら,少なくとも1桁のプライバシーリスクを低減できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-20T15:07:59Z)
• Efficient Federated Unlearning with Adaptive Differential Privacy Preservation [15.8083997286637]
  フェデレーション・アンラーニング(FU)は、フェデレーション・ラーニング(FL)における、特定のクライアントのデータがグローバルモデルに与える影響を消し去るための有望なソリューションを提供する。 現在の最先端のFUメソッドは、保存された履歴更新を活用することで、従来のFLフレームワークを拡張している。 FUにおける効率性とプライバシ保護の両立を図ったFedADPを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-17T11:45:15Z)
• FewFedPIT: Towards Privacy-preserving and Few-shot Federated Instruction Tuning [54.26614091429253]
  フェデレーション・インストラクション・チューニング(FedIT)は、複数のデータ所有者間で協調的なトレーニングを統合することで、有望なソリューションである。 FedITは、インストラクショナルデータの不足や、トレーニングデータ抽出攻撃への露出リスクなどの制限に直面している。 本稿では,FewFedPITを提案する。このFewFedPITは,フェデレートされた数ショット学習のプライバシー保護とモデル性能を同時に向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-10T08:41:22Z)
• FRAMU: Attention-based Machine Unlearning using Federated Reinforcement Learning [16.86560475992975]
  FRAMU(Federated Reinforcement Learning)を用いた注意型機械学習について紹介する。 FRAMUには適応学習機構、プライバシー保護技術、最適化戦略が組み込まれている。 実験の結果,FRAMUはベースラインモデルよりも有意に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T03:13:17Z)
• Federated Learning-Empowered AI-Generated Content in Wireless Networks [58.48381827268331]
  フェデレートドラーニング(FL)は、学習効率を改善し、AIGCのプライバシー保護を達成するために利用することができる。 我々は,AIGCの強化を目的としたFLベースの技術を提案し,ユーザが多様でパーソナライズされた高品質なコンテンツを作成できるようにすることを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-14T04:13:11Z)
• Selective Knowledge Sharing for Privacy-Preserving Federated Distillation without A Good Teacher [52.2926020848095]
  フェデレーション学習は、ホワイトボックス攻撃に脆弱で、異種クライアントへの適応に苦慮している。 本稿では,選択的FD(Selective-FD)と呼ばれるFDのための選択的知識共有機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-04T12:04:19Z)
• Personalizing Federated Learning with Over-the-Air Computations [84.8089761800994]
  フェデレートされたエッジ学習は、プライバシー保護の方法で無線ネットワークのエッジにインテリジェンスをデプロイする、有望な技術である。 このような設定の下で、複数のクライアントは、エッジサーバの調整の下でグローバルジェネリックモデルを協調的にトレーニングする。 本稿では,アナログオーバー・ザ・エア計算を用いて通信ボトルネックに対処する分散トレーニングパラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-24T08:41:19Z)
• On the utility and protection of optimization with differential privacy and classic regularization techniques [9.413131350284083]
  本稿では,標準最適化手法に対するDP-SGDアルゴリズムの有効性について検討する。 我々は、差分プライバシーの欠陥と限界について議論し、ドロップアウトとl2-規則化のプライバシー保護特性がしばしば優れていることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-07T14:10:21Z)
• Decentralized Stochastic Optimization with Inherent Privacy Protection [103.62463469366557]
  分散最適化は、現代の協調機械学習、分散推定と制御、大規模センシングの基本的な構成要素である。 データが関与して以降、分散最適化アルゴリズムの実装において、プライバシ保護がますます重要になっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-08T14:38:23Z)
• Personalization Improves Privacy-Accuracy Tradeoffs in Federated Optimization [57.98426940386627]
  局所的な学習とプライベートな集中学習の協調は、総合的に有用であり、精度とプライバシのトレードオフを改善していることを示す。 合成および実世界のデータセットに関する実験により理論的結果について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-10T20:44:44Z)
• Federated Learning and Differential Privacy: Software tools analysis, the Sherpa.ai FL framework and methodological guidelines for preserving data privacy [8.30788601976591]
  本稿では,フェデレートラーニングと差分プライバシの全体観に基づいて構築されたSherpa.aiフェデレーションラーニングフレームワークを提案する。 本稿では,Sherpa.aiフェデレートラーニングフレームワークで方法論ガイドラインに従う方法について,分類と回帰ユースケースを用いて示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-02T06:47:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。