Federerad inlärning innebär att utbilda statistiska modeller över fjärrenheter eller siloed datacenter, såsom mobiltelefoner eller sjukhus, samtidigt hålla data lokaliserade. Utbildning i heterogena och potentiellt massiva nätverk inför nya utmaningar som kräver en grundläggande avvikelse från standardmetoder för storskalig maskininlärning, distribuerad optimering och integritetsbevarande dataanalys. I den här artikeln diskuterar vi de unika egenskaperna och utmaningarna med federerat lärande, ger en bred översikt över aktuella tillvägagångssätt och beskriver flera riktlinjer för framtida arbete som är relevanta för ett brett spektrum av forskarsamhällen.
REF gav en bred översikt över de nuvarande strategierna och skisserade flera riktlinjer för FL:s framtida arbete.
Federated Learning: Challenges, Methods, and Future Directions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}