Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Decentralized Federated Learning with Blockchain
Search
Yoshio Sugiyama
July 14, 2022
Technology
0
1.2k
Decentralized Federated Learning with Blockchain
非中央集権な連合学習について
Yoshio Sugiyama
July 14, 2022
Tweet
Share
More Decks by Yoshio Sugiyama
See All by Yoshio Sugiyama
AIの本格活用を加速させるPrivate LLM
imokuri
0
110
Other Decks in Technology
See All in Technology
2025-06-26_Lightning_Talk_for_Lightning_Talks
_hashimo2
2
100
変化する開発、進化する体系時代に適応するソフトウェアエンジニアの知識と考え方(JaSST'25 Kansai)
mizunori
1
220
AWS アーキテクチャ作図入門/aws-architecture-diagram-101
ma2shita
29
11k
Amazon Bedrockで実現する 新たな学習体験
kzkmaeda
2
540
Tech-Verse 2025 Keynote
lycorptech_jp
PRO
0
110
Windows 11 で AWS Documentation MCP Server 接続実践/practical-aws-documentation-mcp-server-connection-on-windows-11
emiki
0
970
AIの最新技術&テーマをつまんで紹介&フリートークするシリーズ #1 量子機械学習の入門
tkhresk
0
140
GitHub Copilot の概要
tomokusaba
1
130
LinkX_GitHubを基点にした_AI時代のプロジェクトマネジメント.pdf
iotcomjpadmin
0
170
M3 Expressiveの思想に迫る
chnotchy
0
100
ひとり情シスなCTOがLLMと始めるオペレーション最適化 / CTO's LLM-Powered Ops
yamitzky
0
430
Node-REDのFunctionノードでMCPサーバーの実装を試してみた / Node-RED × MCP 勉強会 vol.1
you
PRO
0
110
Featured
See All Featured
BBQ
matthewcrist
89
9.7k
Facilitating Awesome Meetings
lara
54
6.4k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
69
4.7k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
45
7.4k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
270
20k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
53
7.7k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
667
120k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
328
39k
A better future with KSS
kneath
239
17k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
63
7.8k
Speed Design
sergeychernyshev
32
1k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1370
200k
Transcript
杉山 禎夫 ディープラーニングで実現するイノベーション 非中央集権の連合学習
自己紹介
本日のお話 非中央集権の連合学習とは 連合学習の懸念とは 連合学習とは
自社だけだと足りないので、 他社と一緒にできないだろうか。 プライバシー保護の観点から 容易に移動できません。 地理的に離れた場所にあります。 もし、学習に使いたいデータが、、
各拠点で学習した結果を 集めてモデルを更新 • よさそう • 連合学習 といいます データを集めて学習 • 一箇所に集めるの大変
• プライバシー保護に懸念 各拠点で個別に学習 • データを活かせていない • 精度に課題 こんなアプローチがありそうです
リーダーがモデルを 用意 モデルをエッジに配 布 エッジで学習 学習結果をリーダー に集約 リーダーが学習結果 をマージ マージした学習結果
でモデルを更新 を繰り返します。 連合学習とは 学習結果をリー ダーに返却 リーダーのモデル をエッジに配布 エッジで学習 エッジで学習 エッジで学習 学習結果を マージして、 モデルを更新
• 学習結果から学習 データを推測 • 恣意的なモデルの マージ • 最終的なモデルは リーダーが所持 •
リーダーが 単一障害点 連合学習の懸念 中央集権的なリーダーの存在 学習結果をリー ダーに返却 リーダーのモデル をエッジに配布 エッジで学習 エッジで学習 エッジで学習 学習結果を マージして、 モデルを更新
連合学習の懸念
エッジで学習 非中央集権の連合学習に必要なもの エッジで学習 エッジで学習 エッジで学習 考えられる要件 • エッジ間を で接続 •
学習に参加しているエッジの把握 • マージ担当者の動的な選択 • 学習状況の記録、共有 • 最終的なモデルはエッジに の特徴 • データは各システムで保持 • リーダー不在 • 改ざんが非常に困難 • 記録は消せない
ディープラーニングに使用したいデータが、地理的に離れた場所にある、プライバシー保 護の観点からデータの共有が困難であるときなどに、連合学習というアプローチがありま す。 一般的な連合学習は、プライバシーの保護などに懸念があります。 連合学習を非中央集権 とすることで、連合学習の懸念が解消できます。 非中央集権の連合学習の実現には学習状況の共有方法などクリアすべき課題があります。 非中央集権の連合学習の課題の解決には、 が有効と考えられています。 まとめ
コミュニティ版 無料 と エンタープライズ版 があります 含むすべてのコンポー ネントはコンテナで動きます や のコードに 入れるだけで使えます
宣伝 エッジで学習 を使った 非中央集権 の連合学習のソリューションです。
None