Tutorial para Federated Learning

Desde DaSCI se ha creado un repositorio que contiene información que favorece el aprendizaje de por vida y que es de gran actualidad recientemente.

Cuando la privacidad de los datos se impone como una necesidad, el Aprendizaje Federado (Federated Learning, FL) emerge como un campo relevante de la Inteligencia Artificial para desarrollar modelos de aprendizaje automático en un entorno distribuido y descentralizado reduciendo la exposición de datos sensibles. Este repositorio contiene algunos cuadernos de Python a modo de tutorial sobre FL mediante el estudio sistemático de las funcionalidades proporcionadas por los frameworks existentes para su despliegue. Incluye ejemplos de cómo diseñar un escenario y experimentos de FL, mostrando cómo resolver problemas en escenarios de FL Horizontal o Vertical. Los casos de uso se implementan utilizando los frameworks TensorFlow Federated, Flower y FATE.

Repositorio GitHub: https://github.com/ari-dasci/S-TutorialFL

Contacto: Victoria Luzón