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...

Full description

Autores:
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
Description
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.