Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/126546
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dc.contributor.authorYáñez Parareda, Eduardo-
dc.date.accessioned2021-01-21T10:48:50Z-
dc.date.available2021-01-21T10:48:50Z-
dc.date.issued2021-01-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10609/126546-
dc.description.abstractThis project has two main goals. On one hand, the study of the concept of Federated Learning, which was coined 3 years ago by a team of engineers from Google. On the other hand, it is intended to develop a software which serves as a tool to create a distributed network of devices, capable of applying Federated Learning with different Machine Learning models. The result is a functional software that meets our initial purpose and can apply Federated Learning in a distributed environment, allowing us to validate in a practical way, the initial concepts of study. Throughout this project, the most important concepts of Federated Learning are presented, as well as some of the software frameworks that are starting to emerge from it.en
dc.description.abstractEste 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.es
dc.description.abstractAquest projecte té dos objectius principals. D'una banda, l'estudi de l'concepte de Federated Learning, el quin va ser encunyat fa 3 anys per un equip d'enginyers de Google. D'altra banda, es pretén desenvolupar un programari que serveixi com a eina per crear una xarxa distribuïda de dispositius, que sigui capaç d'entrenar models de Machine Learning mantenint la privacitat de les dades utilitzades per a aquests entrenaments. El resultat final és un programari funcional que compleix els nostres requisits inicials, i és capaç d'aplicar Federated Learning en un entorn distribuït, el que ens permet validar, d'una forma pràctica els conceptes inicials de l'estudi. Al llarg d'aquest projecte, es presenten els conceptes més importants de Federated Learning, així com alguns dels frameworks de programari que estan començant a sorgir a partir d'aquest.ca
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isoeng-
dc.publisherUniversitat Oberta de Catalunya (UOC)-
dc.rightsCC BY-NC-ND-
dc.subjectfederated learningen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectdistributed computationen
dc.subjectprivacyen
dc.subjectaprenentatge federatca
dc.subjectaprenentatge automàticca
dc.subjectprivadesaca
dc.subjectcomputació distribuïdaca
dc.subjectaprendizaje federadoes
dc.subjectaprendizaje automáticoes
dc.subjectprivacidades
dc.subjectcomputación distribuidaes
dc.subject.lcshTeaching -- TFMen
dc.titleFederated learning network: Training distributed machine learning models with the federated learning paradigm-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis-
dc.audience.educationlevelEstudis de Màsterca
dc.audience.educationlevelEstudios de Másteres
dc.audience.educationlevelMaster's degreesen
dc.subject.lemacEnsenyament -- TFMca
dc.subject.lcshesEnseñanza -- TFMes
dc.contributor.tutorFreitag, Felix-
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
dc.coverageBruxelles, BEL-
Aparece en las colecciones: Trabajos finales de carrera, trabajos de investigación, etc.

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