Advances and Open Problems in Federated Learning - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Foundations and Trends in Machine Learning Année : 2021

Advances and Open Problems in Federated Learning

Peter Kairouz
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Zachary Charles
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Zachary Garrett
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Adrià Gascón
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Badih Ghazi
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Ben Hutchinson
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Jakub Konečný
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Tancrède Lepoint
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Mehryar Mohri
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Richard Nock
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Ayfer Ozgür
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Mariana Raykova
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Hang Qi
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Daniel Ramage
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Weikang Song
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Zheng Xu
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Felix X. Yu
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Sen Zhao
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Résumé

Federated learning (FL) is a machine learning setting where many clients (e.g., mobile devices or whole organizations) collaboratively train a model under the orchestration of a central server (e.g., service provider), while keeping the training data decentralized. FL embodies the principles of focused data collection and minimization, and can mitigate many of the systemic privacy risks and costs resulting from traditional, centralized machine learning and data science approaches. Motivated by the explosive growth in FL research, this monograph discusses recent advances and presents an extensive collection of open problems and challenges.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-02406503 , version 1 (12-12-2019)
hal-02406503 , version 2 (04-05-2021)

Identifiants

Citer

Peter Kairouz, Brendan H. Mcmahan, Brendan Avent, Aurélien Bellet, Mehdi Bennis, et al.. Advances and Open Problems in Federated Learning. Foundations and Trends in Machine Learning, 2021, 14 (1-2), pp.1-210. ⟨hal-02406503v2⟩
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