Avances y problemas pendientes en el aprendizaje federado

Título original:

Advances and Open Problems in Federated Learning

Contenido del libro:

El término aprendizaje federado se acuñó en 2016 para describir un entorno de aprendizaje automático en el que varias entidades colaboran en la resolución de un problema de aprendizaje automático, bajo la coordinación de un servidor central o proveedor de servicios. Los datos brutos de cada cliente se almacenan localmente y no se intercambian ni transfieren; en su lugar, se utilizan actualizaciones focalizadas destinadas a la agregación inmediata para lograr el objetivo de aprendizaje.

Desde entonces, el tema ha suscitado un gran interés en muchas disciplinas diferentes y se ha tomado conciencia de que la resolución de muchos de estos problemas interdisciplinarios probablemente requiera no sólo el aprendizaje automático, sino también técnicas de optimización distribuida, criptografía, seguridad, privacidad diferencial, equidad, detección comprimida, sistemas, teoría de la información, estadística y mucho más.

Esta monografía cuenta con contribuciones de destacados expertos de todas las disciplinas, que describen los últimos avances desde su punto de vista. Estas contribuciones han sido cuidadosamente seleccionadas en un tratamiento exhaustivo que permite al lector comprender el trabajo que se ha realizado y obtener indicaciones sobre los esfuerzos necesarios para resolver muchos de los problemas antes de que el aprendizaje federado pueda convertirse en una realidad en sistemas prácticos.

Los investigadores que trabajan en el ámbito de los sistemas distribuidos encontrarán en esta monografía una lectura esclarecedora que puede inspirarles a trabajar en las numerosas cuestiones difíciles que se esbozan. Esta monografía pondrá al lector al día de forma rápida y sencilla sobre lo que probablemente se convertirá en un tema cada vez más importante: el aprendizaje federado.