Аннотация:
Федеративное обучение (FL) позволяет обучать алгоритмы на нескольких устройствах, содержащих локальные выборки данных, без обмена ими. Появившись 8 лет назад в исследованиях компании Google, сегодня FL представляет собой полноценный раздел стохастической оптимизации со значительной математической составляющей. Несмотря на активные исследования, даже в самых базовых постановках FL остается множество открытых вопросов. В докладе планируется сделать обзор по результатам группы Woodworth-Srebro — одной из наиболее активных в мире групп в области FL. Помимо того, будут представлены некоторые новые результаты, связанные с последними достижениями. Мы также постараемся подсветить те фундаментальные задачи FL, которые до сих пор остаются нерешенными.
Обратная связь: