フェデレーテッドラーニング：概要、戦略、応用、ツールと今後の方向性

フェデレーテッドラーニング（FL）は分散型機械学習プロセスであり、複数のノードが生データを交換することなく、共有モデルをトレーニングするために共同で作業することを可能にします。データをローカルに保持し、通信ネットワークを通じてモデルの更新のみを交換することにより、データプライバシー、セキュリティ、効率性、およびスケーラビリティなどのいくつかの重要な利点を提供します。このレビュー論文は、フェデレーテッドラーニングの原則、戦略、応用、およびツールに関する包括的な概要を提供し、機会、課題、今後の研究の方向性を示します。この論文の発見は、特に高リスクな応用において、フェデレーテッドラーニング戦略がプライバシーと機密性の懸念を克服するのに大いに役立つことを強調しています。