Dagens AI står fortfarande inför två stora utmaningar. En är att det inom de flesta näringsgrenar finns uppgifter i form av isolerade öar. Den andra är förstärkningen av dataintegriteten och datasäkerheten. Vi föreslår en möjlig lösning på dessa utmaningar: säker federerad inlärning. Utöver den federerade inlärningsram som Google först föreslog 2016 introducerar vi en heltäckande säker federerad inlärningsram, som inkluderar horisontellt federerat lärande, vertikalt federerat lärande och federerat överföringslärande. Vi tillhandahåller definitioner, arkitekturer och tillämpningar för den federerade ramen för lärande, och ger en omfattande kartläggning av befintliga verk i detta ämne. Dessutom föreslår vi att man bygger datanätverk mellan organisationer som bygger på federerade mekanismer som en effektiv lösning för att göra det möjligt att dela med sig av kunskap utan att äventyra användarnas integritet.
REF utvidgade begreppet FL och kategoriserade det i tre klasser enligt mönstret för datadistribution, inklusive horisontellt federerat lärande (HFL), vertikalt federerat lärande (VFL) och federerat överföringslärande (FTL).
Federated Machine Learning: Concept and Applications
{'venue': 'ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST) Volume 10 Issue 2, Article No. 12, January 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}