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工业联合学习需求与系统设计(CS AI)

联邦学习(FL)是一种非常有前途的方法,通过在参与的客户机之间交换知识而不泄露私有数据来改进分散式机器学习(ML)模型。然而,由于所有的FL任务都假设有很强的数据相似性,因此FL仍然不能适应工业环境。这在机器类型、操作和环境条件变化的工业机器数据中很少发生。因此,我们引入了一个工业联合学习(IFL)系统,支持在具有足够数据相似性的连续评估和更新的FL学习任务队列中进行知识交换。这使得业务伙伴能够在常见的ML问题中进行最佳协作,防止负知识转移,并确保所涉及的边缘设备的资源优化。

原文题目:Industrial Federated Learning -- Requirements and System Design

原文:Federated Learning (FL) is a very promising approach for improving decentralized Machine Learning (ML) models by exchanging knowledge between participating clients without revealing private data. Nevertheless, FL is still not tailored to the industrial context as strong data similarity is assumed for all FL tasks. This is rarely the case in industrial machine data with variations in machine type, operational- and environmental conditions. Therefore, we introduce an Industrial Federated Learning (IFL) system supporting knowledge exchange in continuously evaluated and updated FL cohorts of learning tasks with sufficient data similarity. This enables optimal collaboration of business partners in common ML problems, prevents negative knowledge transfer, and ensures resource optimization of involved edge devices.

原文作者:Thomas Hiessl

原文地址:https://arxiv.org/abs/2005.06850

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