Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/126546
Título : Federated learning network: Training distributed machine learning models with the federated learning paradigm
Autoría: Yáñez Parareda, Eduardo
Tutor: Freitag, Felix  
Resumen : Este proyecto tiene dos objetivos principales. Por un lado, el estudio del concepto de Federated Learning, el cuál fue acuñado hace 3 años por un equipo de ingenieros de Google. Por otro lado, se pretende desarrollar un software que sirva como herramienta para crear una red distribuida de dispositivos, que sea capaz de entrenar modelos de Machine Learning manteniendo la privacidad de los datos utilizados para esos entrenamientos. El resultado final es un software funcional que cumple nuestros requisitos iniciales, y es capaz de aplicar Federated Learning en un entorno distribuido, lo que nos permite validar, de una forma práctica los conceptos iniciales del estudio. A lo largo de este proyecto, se presentan los conceptos más importantes de Federated Learning, así como algunos de los frameworks de software que están empezando a surgir a partir del mismo.
Palabras clave : aprendizaje federado
aprendizaje automático
privacidad
computación distribuida
Tipo de documento: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Fecha de publicación : ene-2021
Aparece en las colecciones: Trabajos finales de carrera, trabajos de investigación, etc.

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