Red de Federated Learning: de modelo cliente / servidor a P2P
Como resultado de un Trabajo Fin de Máster anterior, se obtuvo un software que aplicaba el concepto de Federated Learning, esto es, la habilidad de hacer Machine Learning sin la necesidad de compartir ni centralizar los datos en una sola máquina. Este software seguía el diseño original propuesto por...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | España |
| Recursos: | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) |
| Repositorio: | O2, repositorio institucional de la UOC |
| OAI Identifier: | oai:openaccess.uoc.edu:10609/131746 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/10609/131746 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | federated learning machine learning privacy distributed computation P2P aprenentatge federat aprenentatge automàtic privadesa computació distribuïda aprendizaje federado aprendizaje automático computación distribuida privacidad Application software -- Development -- TFM Programari d'aplicació -- Desenvolupament -- TFM Software de aplicación -- Desarrollo -- TFM |
| Resumo: | Como resultado de un Trabajo Fin de Máster anterior, se obtuvo un software que aplicaba el concepto de Federated Learning, esto es, la habilidad de hacer Machine Learning sin la necesidad de compartir ni centralizar los datos en una sola máquina. Este software seguía el diseño original propuesto por los ingenieros de Google, en el que hay un servidor central y varios nodos cliente que realizan el Machine Learning. Este proyecto tiene como objetivo principal realizar la versión descentralizada P2P de ese software, en el que todos los nodos no tienen ningún rol definido. |
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