論文の概要: A Comprehensive Review on Understanding the Decentralized and Collaborative Approach in Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.09833v1
- Date: Wed, 12 Mar 2025 20:54:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-14 15:52:02.957604
- Title: A Comprehensive Review on Understanding the Decentralized and Collaborative Approach in Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習における分散的・協調的アプローチの理解に関する総合的考察
- Authors: Sarwar Saif, Md Jahirul Islam, Md. Zihad Bin Jahangir, Parag Biswas, Abdur Rashid, MD Abdullah Al Nasim, Kishor Datta Gupta,
- Abstract要約: 機械学習(ML)の登場によって、データから貴重な情報をアンロックする方法は完全に変わりました。
すべてをひとつの場所に格納する従来の手法は、情報を非公開にし、大量のデータを処理し、不公平な優位性を避けるという大きな問題を抱えていた。
私たちは、分散機械学習とそのメリット、例えば、データのプライベート化、回答の高速化、さまざまなデータソースの使用などについて検討しました。
医療と金融の現実的な例は、情報セキュリティを守りながら、コラボレーション機械学習が重要な問題を解決する方法を示すために使用された。
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- Abstract: The arrival of Machine Learning (ML) completely changed how we can unlock valuable information from data. Traditional methods, where everything was stored in one place, had big problems with keeping information private, handling large amounts of data, and avoiding unfair advantages. Machine Learning has become a powerful tool that uses Artificial Intelligence (AI) to overcome these challenges. We started by learning the basics of Machine Learning, including the different types like supervised, unsupervised, and reinforcement learning. We also explored the important steps involved, such as preparing the data, choosing the right model, training it, and then checking its performance. Next, we examined some key challenges in Machine Learning, such as models learning too much from specific examples (overfitting), not learning enough (underfitting), and reflecting biases in the data used. Moving beyond centralized systems, we looked at decentralized Machine Learning and its benefits, like keeping data private, getting answers faster, and using a wider variety of data sources. We then focused on a specific type called federated learning, where models are trained without directly sharing sensitive information. Real-world examples from healthcare and finance were used to show how collaborative Machine Learning can solve important problems while still protecting information security. Finally, we discussed challenges like communication efficiency, dealing with different types of data, and security. We also explored using a Zero Trust framework, which provides an extra layer of protection for collaborative Machine Learning systems. This approach is paving the way for a bright future for this groundbreaking technology.
- Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)の登場によって、データから貴重な情報をアンロックする方法は完全に変わりました。
すべてをひとつの場所に格納する従来の手法では、情報を非公開にし、大量のデータを処理し、不公平な優位性を避けるという大きな問題を抱えていた。
機械学習は人工知能(AI)を使ってこれらの課題を克服する強力なツールになっている。
まず、教師なし、教師なし、強化学習など、さまざまなタイプの機械学習の基礎を学びました。
また、データの準備、適切なモデルの選択、トレーニング、パフォーマンスの確認など、関連する重要なステップについても検討しました。
次に、特定の例から多くを学ぶモデル(過剰適合)、十分に学習しないモデル(アンダーフィット)、使用するデータのバイアスを反映するモデルなど、機械学習におけるいくつかの重要な課題について検討した。
中央集権的なシステムを超えて、データのプライベート化、回答の高速化、さまざまなデータソースの使用など、分散機械学習とそのメリットについて検討しました。
そこで私たちは,機密情報を直接共有せずにモデルをトレーニングするフェデレートラーニングという,特定のタイプに注目しました。
医療と金融の現実的な例は、情報セキュリティを守りながら、コラボレーション機械学習が重要な問題を解決する方法を示すために使用された。
最後に、コミュニケーション効率、さまざまなタイプのデータ処理、セキュリティといった課題について議論した。
また、Zero Trustフレームワークを使用して、協調的な機械学習システムを保護する余分なレイヤを提供する検討を行った。
このアプローチは、この画期的な技術の明るい未来への道を開くものだ。
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