Red de Federated Learning: de modelo cliente / servidor a P2P

Abstract

Como resultado de un Trabajo Fin de Máster anterior, se obtuvo un software que aplicaba el concepto de Federated Learning, esto es, la habilidad de hacer Machine Learning sin la necesidad de compartir ni centralizar los datos en una sola máquina. Este software seguía el diseño original propuesto por los ingenieros de Google, en el que hay un servidor central y varios nodos cliente que realizan el Machine Learning. Este proyecto tiene como objetivo principal realizar la versión descentralizada P2P de ese software, en el que todos los nodos no tienen ningún rol definido.

As a result of a previous Master's Thesis, a software was obtained that applied the concept of Federated Learning, that is, the ability to do Machine Learning without the need to share or centralize the data in a single machine. This software followed the original design proposed by Google engineers, in which there is a central server and several client nodes that perform Machine Learning. The main objective of this project is to realize the decentralized P2P version of this software, in which all nodes do not have any defined role.

Com a resultat d'un Treball Fi de Màster anterior, es va obtenir un programari que aplicava el concepte de Federated Learning, és a dir, l'habilitat de fer Machine Learning sense la necessitat de compartir ni centralitzar les dades en una sola màquina. Aquest programari seguia el disseny original proposat pels enginyers de Google, en què hi ha un servidor central i diversos nodes client que realitzen el Machine Learning. Aquest projecte té com a objectiu principal realitzar la versió descentralitzada P2P d'aquest programari, en què tots els nodes no tenen cap paper definit.