Simple Science

最先端の科学をわかりやすく解説

フェデレーテッドラーニング に関する最新の記事

機械学習フェデレーテッドラーニングの脆弱性に対処する:新しいアプローチ

データ攻撃に対するフェデレーテッドラーニングのレジリエンスを向上させる新しい方法。

Momin Ahmad Khan, Yasra Chandio, Fatima Muhammad Anwar

― 1 分で読む

機械学習プロンプトベースの戦略でフェデレーテッドラーニングを進める

グローバルとローカルのプロンプトを組み合わせることで、データプライバシーを保ちながらフェデレーテッドラーニングモデルを強化できるよ。

Bikang Pan, Wei Huang, Ye Shi

― 1 分で読む

機械学習フェデレーテッドラーニング:協力と逆境のバランス

フェデレーテッドラーニングのデータプライバシーとモデルの精度を維持するための課題と解決策を見てみよう。

Youssef Allouah, Abdellah El Mrini, Rachid Guerraoui

― 1 分で読む

分散・並列・クラスターコンピューティング石油流出検出のためのフェデレーテッドラーニングにおけるクラス不均衡の対処

革新的な戦略でフェデレーテッドラーニングシステムにおける稀なイベント検出が改善される。

Razin Farhan Hussain, Mohsen Amini Salehi

― 0 分で読む

暗号とセキュリティフェデレーテッド・ラーニングフレームワークにおけるプライバシーリスク

フェデレーテッドラーニングにおけるプライバシーの脆弱性とデータセキュリティへの影響を調べる。

Thomas Schneider, Ajith Suresh, Hossein Yalame

― 1 分で読む

暗号とセキュリティフェデレーテッドラーニング:データのプライバシーとセキュリティのバランス

フェデレーテッドラーニングは、デバイス間で協力しながらデータを保護する新しい方法を提供するよ。

Chunlu Chen, Ji Liu, Haowen Tan

― 1 分で読む

機械学習異常なクライアントを検出してフェデレーテッドラーニングを強化する

新しい方法が、フェデレーテッドラーニングで問題のあるデバイスを特定して、スピードとセキュリティを向上させる。

Dipanwita Thakur, Antonella Guzzo, Giancarlo Fortino

― 1 分で読む

機械学習階層型フェデレーテッドラーニング:データプライバシーへの新しいアプローチ

階層型連合学習がデータを守りながらデバイス間のコラボレーションを可能にする方法を学ぼう。

Seyed Mohammad Azimi-Abarghouyi, Nicola Bastianello, Karl H. Johansson

― 1 分で読む

暗号とセキュリティフェデレーテッドラーニング:つながった世界でデータを守る

フェデレーテッドラーニングが新しい脅威に直面しながら、機械学習のプライバシーをどう強化するか学ぼう。

Isaac Baglin, Xiatian Zhu, Simon Hadfield

― 1 分で読む

暗号とセキュリティフェデレーテッドラーニングにおけるプライバシーとコラボレーションのバランス

新しい防衛戦略がパフォーマンスを犠牲にすることなくモデルのプライバシーを強化する。

Andreas Athanasiou, Kangsoo Jung, Catuscia Palamidessi

― 1 分で読む

機械学習フェデレーテッドラーニングとGNN:脳卒中の重症度を評価する新しい方法

患者のプライバシーを守りながら、脳卒中評価を改善するために、フェデレーテッドラーニングとGNNを組み合わせる。

Andrea Protani, Lorenzo Giusti, Albert Sund Aillet

― 1 分で読む

機械学習フェデレーテッドラーニング:プライベートな機械学習への協力的アプローチ

新しい方法がフェデレーテッドラーニングにおける効率と精度を融合させている。

Youssef Allouah, Akash Dhasade, Rachid Guerraoui

― 1 分で読む

機械学習フェデレーテッドラーニング:IIoTにおけるデータプライバシーの未来

フェデレーテッドラーニングが接続デバイスのデータプライバシーにどう対応してるかを見てみよう。

Alexandros Gkillas, Aris Lalos

― 1 分で読む

機械学習FedRewind: フェデレーテッドラーニングの新しいアプローチ

FedRewindは、データプライバシーを守りながら、連合学習におけるノード間のコラボレーションを向上させる。

Luca Palazzo, Matteo Pennisi, Federica Proietto Salanitri

― 1 分で読む