データにおけるフェデレーション機械学習

Oct 06, 2023

Nature Machine Intelligence volume 5、page 2–4 (2023)この記事を引用する

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ビッグデータを最大限に活用するには、プライバシーに関する考慮事項と EU 一般データ保護規則 (GDPR) に準拠した方法で、ビッグデータを機関全体で共有する必要があります。 フェデレーテッド機械学習は有望なオプションです。

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私たちの研究はドイツ連邦教育研究省 (BMBF; 助成金 16DTM100A および 16DTM100C) から資金提供を受けました。 また、当社は、欧州連合の Horizo​​n 2020 研究およびイノベーション プログラムからの助成金契約 2 号に基づく資金提供も受けました。 この出版物は著者の見解のみを反映しており、欧州委員会はこの出版物に含まれる情報の使用について責任を負いません。

これらの著者は同様に貢献しました: Linda Baumbach、Gabriele Buchholtz。

ハンブルク大学法学部、ハンブルク大学、ハンブルク、ドイツ

アリッサ・ブラウネック、ルイーザ・シュマルホルスト、ガブリエレ・ブッフホルツ

計算システム生物学研究所、ハンブルク大学、ハンブルク、ドイツ

モハマド・マフディ・カゼミ・マイダバディ、モハマド・バクティアリ、クリスティーナ・キャロライン・サーク、ヤン・バームバック

学部間遺伝学・機能ゲノミクス研究所、グライフスヴァルト大学医学部機能ゲノミクス部門、グライフスヴァルト、ドイツ

ウーヴェ・フォルカー

医療経済学および医療サービス研究部門、ハンブルク・エッペンドルフ大学医療センター、ハンブルク、ドイツ

リンダ・バームバック

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アリッサ・ブラウネックへの通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

Nature Machine Intelligence は、この研究の査読に貢献してくれた Stuart McLennan と他の匿名の査読者に感謝します。

転載と許可

Brauneck, A.、Schmalhorst, L.、Kazemi Majdabadi, MM 他。 データ保護に準拠した研究における連携機械学習。 Nat Mach Intell 5、2–4 (2023)。 https://doi.org/10.1038/s42256-022-00601-5

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公開日: 2023 年 1 月 25 日

発行日：2023年1月

DOI: https://doi.org/10.1038/s42256-022-00601-5

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