論文の概要: Principles and Components of Federated Learning Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05273v2
• Date: Sun, 20 Apr 2025 17:59:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-22 15:07:02.185448
• 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: MD Abdullah Al Nasim, Fatema Tuj Johura Soshi, Parag Biswas, A. S. M Anas Ferdous, Abdur Rashid, Angona Biswas, Kishor Datta Gupta,
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、中央サーバのオーケストレーションの下で複数のクライアントが協力してモデルを構築する機械学習フレームワークである。 この記事では、フェデレートされた学習アーキテクチャに見られる固有の概念と特徴について詳しく説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) is a machine learning framework where multiple clients, from mobiles to enterprises, collaboratively construct a model under the orchestration of a central server but still retain the decentralized nature of the training data. This decentralized training of models offers numerous advantages, including cost savings, enhanced privacy, improved security, and compliance with legal requirements. However, for all its apparent advantages, FL is not immune to the limitations of conventional machine learning methodologies. This article provides an elaborate explanation of the inherent concepts and features found within federated learning architecture, addressing five key domains: system heterogeneity, data partitioning, machine learning models, communication protocols, and privacy techniques. This article also highlights the limitations in this domain and proposes avenues for future work. Besides, we provide a set of architectural patterns for federated learning systems, which are derived from the systematic survey of the literature. The main elements of FL, the fundamentals of Federated Learning, and a few architectural specifics will all be better understood with the aid of this research.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、モバイルから企業まで、複数のクライアントが、中央サーバのオーケストレーションの下で協調的にモデルを構築しながら、トレーニングデータの分散性を維持する、機械学習フレームワークである。 モデルの分散トレーニングは、コスト削減、プライバシーの強化、セキュリティの改善、法的要件の遵守など、数多くのメリットを提供する。 しかし、その明らかな利点は、FLは従来の機械学習手法の限界に免疫がないことである。 この記事では、システム不均一性、データパーティショニング、機械学習モデル、通信プロトコル、プライバシ技術という5つの重要なドメインに対処する、フェデレーション付き学習アーキテクチャで見られる固有の概念と機能について、詳しく説明します。 この記事ではまた、このドメインの制限を強調し、今後の作業への道を提案します。 さらに,本論文の体系的な調査から得られた,連合学習システムのための一連のアーキテクチャパターンを提供する。 FLの主な要素、フェデレートラーニングの基礎、そしていくつかのアーキテクチャの詳細は、すべてこの研究の助けを借りてよりよく理解されるでしょう。

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