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 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.

• 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