Concepts, Key Challenges and Open Problems of Federated Learning
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 34، شماره: 7
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 247
فایل این مقاله در 17 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-34-7_011
تاریخ نمایه سازی: 12 مرداد 1400
چکیده مقاله:
With the modern invention of high-quality sensors and smart chips with high computational power, smart devices like smartphones and smart wearable devices are becoming primary computing sources for routine life. These devices, collectively, might possess an enormous amount of valuable data but due to privacy concerns and privacy laws like General Data Protection Regulation (GDPR), this enormous amount of very valuable data is not available to train models for more accurate and efficient AI applications. Federated Learning (FL) has emerged as a very prominent collaborative learning technique to learn from such decentralized private data while reasonably satisfying the privacy constraints. To learn from such decentralized and massively distributed data, federated learning needs to overcome some unique challenges like system heterogeneity, statistical heterogeneity, communication, model heterogeneity, privacy, and security. In this article, to begin with, we explain some fundamentals of federated learning along with the definition and applications of FL. Subsequently, we further explain the unique challenges of FL while critically covering recently proposed approaches to handle them. Furthermore, this paper also discusses some relatively novel challenges for federated learning. To conclude, we discuss some future research directions in the domain of federated learning.
کلیدواژه ها:
Federated Learning ، On Device Learning ، Decentralized Learning ، Privacy Preserving Machine Learning
نویسندگان
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :