Abstrakt. Detta dokument motiverar och exakt formulerar problemet med lärande från distribuerade data; beskriver en allmän strategi för att omvandla traditionella maskininlärningsalgoritmer till algoritmer för lärande från distribuerade data; visar tillämpningen av denna strategi för att utforma algoritmer för beslut trädinduktion från distribuerade data; och identifierar de förhållanden under vilka algoritmerna i den distribuerade inställningen är överlägsna sina centraliserade motsvarigheter i termer av tid och kommunikation komplexitet; De resulterande algoritmer är bevisligen exakt i så måtto att beslutsträdet konstrueras från distribuerade data är identiskt med det som erhålls i den centraliserade inställningen. Vissa naturliga tillägg som leder till algoritmer för lärande från heterogena distribuerade data och lärande under integritetsbegränsningar beskrivs. Nyckelord: Distribuerat lärande, Tillräcklig statistik, Inlärningsagenter, Decision Trees De senaste framstegen inom datateknik, kommunikation och digital lagringsteknologi, har tillsammans med utvecklingen av avancerad datainhämtningsteknik gjort det möjligt att samla in och lagra stora volymer data i digital form. Till exempel, framsteg i hög genomströmning sekvensering och andra data förvärv teknik har resulterat i gigabyte av DNA, proteinsekvensdata, och genuttrycksdata som samlas in i stadigt ökande takt i biologiska vetenskaper; organisationer har börjat fånga och lagra en mängd olika data om olika aspekter av sin verksamhet (t.ex., produkter, kunder, och transaktioner); komplexa distribuerade system (t.ex., datorsystem, kommunikationsnät, kraftsystem) är utrustade med sensorer och mätenheter som samlar in och lagrar en mängd olika data för användning vid övervakning, styrning och förbättring av driften av sådana system. Denna utveckling har resulterat i oöverträffade möjligheter till storskalig datadriven kunskapsinhämtning med potential för fundamentala vinster i vetenskaplig förståelse (t.ex. karakterisering av makromolekylära struktur-funktionsrelationer i biologi) inom många datarika domäner. I sådana tillämpningar är datakällorna av intresse vanligtvis fysiskt fördelade och ofta självständiga. Med tanke på dessa datamängders stora storlek är det i allmänhet varken önskvärt eller genomförbart att samla in alla data på en centraliserad plats på grund av kraven på bandbredd och lagring. Inom sådana områden finns det ett behov av kunskapsinsamlingssystem som kan utföra den nödvändiga analysen av data på de platser där data och beräkningsresurser finns tillgängliga och överföra analysresultaten (kunskap som erhållits från data) till de platser där de behövs (Honavar et al. 1998)............................................................................................. Inom andra områden kan autonoma organisationers förmåga att dela rådata begränsas på grund av en rad olika skäl (t.ex. integritetshänsyn). I sådana fall finns det ett behov av algoritmer för kunskapsinhämtning som kan lära sig av statistiska sammanfattningar av data (t.ex. antal fall som motsvarar vissa kriterier) som görs tillgängliga vid behov från de distribuerade datakällorna i avsaknad av tillgång till rådata. Mot denna bakgrund presenteras i detta dokument en strategi för utformningen av system för lärande från distribuerade, autonoma datakällor. Vi formulerar just en klass av distribuerade inlärningsproblem; presentera en allmän strategi för att omvandla traditionella maskininlärning algoritmer till distribuerade lärande algoritmer; och visa tillämpningen av denna strategi för att utforma algoritmer för beslut träd induktion (med hjälp av en mängd olika uppdelningskriterier) från distribuerade data. De resulterande algoritmerna är bevisligen exakta genom att beslutsträdet konstruerat från distribuerade data är identiskt med det som erhålls av motsvarande algoritmer i den centraliserade inställningen (dvs. när alla data är tillgängliga på en central plats) och de jämför gynnsamt med sina centraliserade motsvarigheter när det gäller tids- och kommunikationskomplex. Resten av tidningen är organiserad enligt följande: Avsnitt 2 presenterar en exakt formulering av problemet med lärande från distribuerade data; Avsnitt 3 introducerar en allmän strategi för att omvandla centraliserade inlärningsalgoritmer till algoritmer för lärande från distribuerade data; Avsnitt 4 visar en tillämpning av detta
På den teoretiska sidan, Caragea et al. REF formulerade problemet med inlärning från distribuerade data och visade olika algoritminställningar för att lära träd från distribuerade data, som var och en är bevisligen exakt, dvs. de ger samma resultat som ett träd lärt med hjälp av alla data i en centraliserad miljö.
A Framework for Learning from Distributed Data Using Sufficient Statistics and Its Application to Learning Decision Trees
{'venue': 'Int. J. Hybrid Intell. Syst.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}