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Dans cet article de position, nous soulignons le besoin crucial d'une approche systématique et structurée pour comparer les frameworks d'apprentissage fédéré (FL). Étant donné la diversité des frameworks FL actuellement disponibles, nous soutenons qu'une analyse comparative complète est essentielle pour deux raisons. Premièrement, une telle analyse peut guider les décideurs dans l'identification du framework FL le plus adapté à leur cas d'utilisation spécifique en examinant les forces et les faiblesses de chaque framework. Deuxièmement, elle peut aider les chercheurs à reconnaître les lacunes et les insuffisances des frameworks FL existants, orientant ainsi la recherche et le développement futurs dans ces domaines. Pour illustrer cela, nous présentons notre analyse comparative préliminaire de 14 frameworks FL différents, évaluant leurs forces et faiblesses individuelles. Notre position plaide pour une compréhension et une sélection plus méthodiques des frameworks FL, ce qui, selon nous, bénéficiera substantiellement aux applications pratiques et aux avancées futures dans le domaine.
Karimireddy et al. (Mon,) ont étudié cette question.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: