Seminarium: Systemy Rozproszone
23 kwietnia 2020, godzina 12:15, sala uhk-xpuc-bda
Piotr Książek

Federated Learning for Emoji Prediction in a Mobile Keyboard

Wyobraźmy sobie ogromny zbiór danych, rozproszony na smartfonach milionów użytkowników. Niestety spora część tych informacji jest dość wrażliwa i nie może nigdy opuścić urządzenia. Nie chcemy się jednak poddać, ponieważ są znacznie cenniejsze niż te, do których mamy łatwy dostęp. Jak wytrenować na nich sieć neuronową w bezpieczny, skuteczny i skalowalny sposób?

Odpowiedzią, która zostanie przedstawiona jest Federated Learning - jedna z metod Uczenia Maszynowego, umożliwiająca trenowanie modelu na wielu urządzeniach, bez scentralizowanego zbioru danych, wpisująca się w podejście “ściągania kodu do danych, zamiast danych do kodu”. Wychodząc od przykładu modeli sugerujących słowa lub emoji w klawiaturach mobilnych przyjrzymy się zastosowaniom tej techniki, a następnie przejdziemy do bardziej technicznych szczegółów dotyczących projektowania i działania systemu FL.

Zapraszam,
Piotr Książek

Bibliografia:

• Federated Learning for Emoji Prediction in a Mobile Keyboard
• Federated Learning for Mobile Keyboard Prediction
• Towards Federated Learning at Scale: System Design