Progressi e problemi aperti nell'apprendimento federato

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Titolo originale:

Advances and Open Problems in Federated Learning

Contenuto del libro:

Il termine Federated Learning è stato coniato nel 2016 per descrivere un ambiente di apprendimento automatico in cui più entità collaborano alla risoluzione di un problema di apprendimento automatico, sotto il coordinamento di un server centrale o di un fornitore di servizi. I dati grezzi di ciascun client vengono memorizzati localmente e non vengono scambiati o trasferiti; al contrario, per raggiungere l'obiettivo di apprendimento vengono utilizzati aggiornamenti mirati destinati all'aggregazione immediata.

Da allora, l'argomento ha suscitato grande interesse in molte discipline diverse e la consapevolezza che la soluzione di molti di questi problemi interdisciplinari richiede probabilmente non solo l'apprendimento automatico, ma anche tecniche di ottimizzazione distribuita, crittografia, sicurezza, privacy differenziale, equità, rilevamento compresso, sistemi, teoria dell'informazione, statistica e altro ancora.

Questa monografia contiene contributi di esperti di primo piano in tutte le discipline, che descrivono lo stato dell'arte dal loro punto di vista. Questi contributi sono stati accuratamente raccolti in una trattazione completa che consente al lettore di comprendere il lavoro svolto e di capire dove è necessario impegnarsi per risolvere molti dei problemi prima che l'apprendimento federato possa diventare una realtà nei sistemi pratici.

I ricercatori che lavorano nell'area dei sistemi distribuiti troveranno in questa monografia una lettura illuminante, che potrebbe ispirarli a lavorare sulle numerose e impegnative questioni che vengono delineate. Questa monografia permetterà al lettore di aggiornarsi rapidamente e facilmente su quello che probabilmente diventerà un argomento sempre più importante: L'apprendimento federato.