論文の概要: Principles and Components of Federated Learning Architectures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05273v1
- Date: Fri, 07 Feb 2025 19:09:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-11 14:31:00.283337
- Title: Principles and Components of Federated Learning Architectures
- Title（参考訳）: フェデレーションラーニングアーキテクチャの原理と構成要素
- Authors: Sarwar Saif, MD Abdullah Al Nasim, Parag Biswas, Abdur Rashid, MD Mahim Anjum Haque, Md. Zihad Bin Jahangir,
- Abstract要約: フェデレーテッド・ラーニング(Federated Learning、FL)は、膨大な数のクライアントが協力してモデルをトレーニングする機械学習フレームワークである。
プライバシ、セキュリティ、規制、経済の面では、この非集中的なモデルトレーニングアプローチにはメリットがあります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8869563348631716
- License:
- Abstract: Federated learning, also known as FL, is a machine learning framework in which a significant amount of clients (such as mobile devices or whole enterprises) collaborate to collaboratively train a model while keeping decentralized training data, all overseen by a central server (such as a service provider). There are advantages in terms of privacy, security, regulations, and economy with this decentralized approach to model training. FL is not impervious to the flaws that plague conventional machine learning models, despite its seeming promise. This study offers a thorough analysis of the fundamental ideas and elements of federated learning architectures, emphasizing five important areas: communication architectures, machine learning models, data partitioning, privacy methods, and system heterogeneity. We additionally address the difficulties and potential paths for future study in the area. Furthermore, based on a comprehensive review of the literature, we present a collection of architectural patterns for federated learning systems. This analysis will help to understand the basic of Federated learning, the primary components of FL, and also about several architectural details.
- Abstract（参考訳）: フェデレーテッド・ラーニング(Federated Learning、FL)は、大量のクライアント(モバイルデバイスや企業など)が協力して、中央サーバ(サービスプロバイダなど)が監督する分散トレーニングデータを維持しながらモデルをトレーニングする機械学習フレームワークである。
プライバシ、セキュリティ、規制、経済の面では、この非集中的なモデルトレーニングアプローチにはメリットがあります。
FLは、従来の機械学習モデルに悩まされている欠陥に、あまり注意を払っていない。
本研究は,コミュニケーションアーキテクチャ,機械学習モデル,データパーティショニング,プライバシメソッド,システム異質性という,5つの重要な領域について,フェデレーション学習アーキテクチャの基本概念と要素を徹底的に分析する。
今後の研究の難しさと今後の道筋についても検討する。
さらに,本論文の総合的なレビューに基づいて,フェデレートラーニングシステムのためのアーキテクチャパターンのコレクションを提示する。
この分析は、フェデレートラーニングの基礎、FLの主要なコンポーネント、およびいくつかのアーキテクチャの詳細を理解するのに役立ちます。
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