Descripción
El término Aprendizaje Federado fue acuñado tan recientemente como en 2016 para describir un entorno de aprendizaje automático donde múltiples entidades colaboran en la resolución de un problema de aprendizaje automático, bajo la coordinación de un servidor central o proveedor de servicios. Los datos brutos de cada cliente se almacenan localmente y no se intercambian ni transfieren; en su lugar, se utilizan actualizaciones enfocadas e inmediatas para lograr el objetivo de aprendizaje.
Desde entonces, el tema ha generado mucho interés en diversas disciplinas y la constatación de que la resolución de muchos de estos problemas interdisciplinarios probablemente requiere no solo aprendizaje automático, sino también técnicas de optimización distribuida, criptografía, seguridad, privacidad diferencial, equidad, detección comprimida, sistemas, teoría de la información, estadística y más.
Esta monografía cuenta con contribuciones de expertos líderes de diversas disciplinas, quienes describen el estado del arte desde su perspectiva. Estas contribuciones han sido cuidadosamente seleccionadas para ofrecer un tratamiento integral que permite al lector comprender el trabajo realizado y obtener indicaciones sobre dónde se requiere esfuerzo para resolver muchos de los problemas antes de que el Aprendizaje Federado pueda convertirse en una realidad en sistemas prácticos.
Los investigadores que trabajan en el área de sistemas distribuidos encontrarán en esta monografía una lectura esclarecedora que podría inspirarlos a abordar los numerosos desafíos que se plantean. Esta monografía permitirá al lector ponerse al día de manera rápida y sencilla sobre un tema que probablemente se volverá cada vez más importante: el Aprendizaje Federado.
Autor: Peter Kairouz
Editorial: Now Publishers
Publicado: 23/06/2021
Páginas: 226
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.71lbs
Tamaño: 9.21h x 6.14w x 0.48d
ISBN13: 9781680837889
ISBN10: 1680837885
Categorías BISAC:
- Informática | Teoría de Máquinas
- Informática | Ciencia de Datos | Aprendizaje Automático