Evaluación exploratoria de la técnica de federated learning y sus aplicaciones
El documento tiene como objetivo evidenciar el desarrollo y simulación de escenarios de prueba que permiten, por un lado, validar la efectividad de la técnica de Federated Learning y, por el otro, extraer consideraciones importantes a tener en cuenta respecto a su implementación. Con el fin de anali...
- Autores:
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Guatibonza Solano, Daniel Mateo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/58721
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/58721
- Palabra clave:
- Clasificación
Federated learning
Machine learning
Modelo
Regresión
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
| Summary: | El documento tiene como objetivo evidenciar el desarrollo y simulación de escenarios de prueba que permiten, por un lado, validar la efectividad de la técnica de Federated Learning y, por el otro, extraer consideraciones importantes a tener en cuenta respecto a su implementación. Con el fin de analizar la operación federada de distintos tipos de modelos, se proponen conjuntos de datos sintéticos asociados a una tarea de aprendizaje particular, cuya dificultad se ve fuertemente ligada a la complejidad del algoritmo de Machine Learning a evaluar. Una vez estructurada la implementación de la técnica, se toma un caso benchmark sobre el cual se verifica su utilidad al contrastar los modelos resultantes de la aproximación tradicional centralizada y el caso federado. |
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