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Parallel and distributed solutions for machine learning

A comprehensive study on federated learning, parallel computing, parallel algorithms for federated, cross-silo, generic deep learning and threats to federated learning, further going onto the study of multithreaded, multiworkers and concurrent versions of existing tools for horizontal and vertical federated learning.

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Chapter 1 Federated learning With the aim of improve on reducing bandwith requirements and improve user privacy, there is a distributed version of Deep Learning (DL) called Federated Learning [1], which usually happens as on-device training. As in [2], traditionally machine learning models have data in the same place accessible to a trusted third party. Federated learning is a way to train collaboratively a model without sharing the training data [3]. 1.1 Architectures and categorization of Federated Learning systems There are a few architectures of Federated Learning, mainly they can be divided according to policies of data partition, as follows [4]: 1.1.1 Horizontal Federated Learning This type of Federated Learning has been applied on the overall architecture which trains the model through the GBoard of Google. Using this type of FL, a single user updates the model parameters locally and uploads the parameters to the cloud, which Chap. 1 Federated learning 1

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Informazioni tesi

  Autore: Natale Letizia
  Tipo: Laurea II ciclo (magistrale o specialistica)
  Anno: 2021-22
  Università: Università degli Studi di Messina
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Informatica
  Relatore: Salvatore  Distefano
  Lingua: Inglese
  Num. pagine: 211
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Parole chiave

machine learning
deep learning
parallel programming
federated learning
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