도박 룰렛는 Federated Learning을 강화하기 위해 NSF Career Award를 수상합니다
Lili 도박 룰렛, ECE (Electrical and Computer Engineering) 조교수는 611,000 달러의 도박 룰렛 (National Science Foundation) Career Grant에게를 수상했습니다.도박 룰렛 Federated Learning을 강화하기 위해 NSF 커리어 .
도박 룰렛 Learning은 통신 효율적인 분산 기계 학습 방식으로, 현지 데이터를 공유하지 않고 글로벌 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 자율 주행 차량, 사물 인터넷, 산업 자동화 등과 같은 상업용 응용 프로그램에 사용 된 도박 룰렛 Learning은 더 빠른 데이터 처리 및 더 나은 개인 정보 보호에 대한 수요 증가로 인해 최근 상승세를 보였습니다.
널리 구현 된 분산 기계 학습 알고리즘은 최근에 효과가 없다는 비판에 직면 해 있습니다. 도박 룰렛의 연구는 기존 알고리즘의 효과를 정량화하고 새롭고보다 효율적인 알고리즘을 설계하려고합니다. 데이터 이질성, 고유 한 시스템 결함 및 외부 공격의 세 가지 주요 과제에 대한 탄력성을 향상시키는 데 중점을 둡니다..
“기계 학습은 데이터의 가치에 크게 의존하며, 기존의 이론적 예측에서는 정보 구조가 잘 관리되지 않습니다.”라고 도박 룰렛는 말합니다. "내 제안의 한 가지 구성 요소는 데이터 세트의 기본 통계 구조를 조사하여 기존 이론과 실천 사이의 격차를 해소하는 것입니다."
도박 룰렛의 연구의 또 다른 구성 요소는 분산 시스템의 타고난 문제를 해결하는 것입니다. 개방형 환경에서 일하기 때문에 시스템 결함이 발생하기 쉽습니다..
“연결된 차량 및 자율 주행 차량의 예에는 계산 능력이 다른 대행사뿐만 아니라 다른 시간에 다른 시간에 운전하는 다른 차량 소유자가 매우 복잡한 환경입니다.”라고 도박 룰렛는 말합니다. "시스템이 사용하는 알고리즘은 더 넓은 범위의 불확실성뿐만 아니라 그러한 차이에 회복해야합니다."
세 번째 구성 요소는 교정 된 공격이 분산 시스템의 특정 에이전트를 타협하거나 조작하려는 대적 시나리오에 대한 탄력성을 증가시키고 있습니다..
전반적으로,이 연구 제안은 한쪽 끝에 대한 이론적 분석에서 실제 데이터 및 사이버 물리 시스템에 대한 주조 알고리즘에 이르기까지 다양한 문제를 살펴 봅니다. "응용 프로그램 에서이 작업의 더 큰 잠재력에 관심이 있습니다."
도박 룰렛는 산업 전반의 분산 시스템에 대한 연구의 영향 외에도 커리어 보조금을 사용하여 광범위하고 젊은 청중을 향한 기계 학습 교육을 확대 할 계획입니다.
이 마지막 작품은 개인적으로 도박 룰렛와 이야기합니다. 어린 학생으로서, 그녀는 퍼즐과 게임 밖에서 수학의 가치를 보지 못한다고 회상합니다.
“자라서 더 많은 연구를 시작하면서 수학의 힘과 특히 복잡한 문제로 사물을 이해하고 솔루션을 구성하는 데 도움이되는 능력을 실제로 보았습니다.”라고 도박 룰렛는 말합니다. "저는 어린 학생들이 도전을 탐색하고 큰 문제에 대해 엄격한 추론을 돕는 데 필요한 수학적 도구를 배우도록 돕고 싶습니다."
도박 룰렛 출처 :도박 룰렛
관련 기사 :Lili 도박 룰렛는 '탄력적이고 확장 가능한 분산 알고리즘'을 개발 한 NSF Career Award를 수상했습니다.