MỘT KHẢO SÁT VỀ HỌC LIÊN KẾT CÁ NHÂN HÓA

Tóm tắt

Học liên kết đã nổi lên như một mô hình đầy hứa hẹn cho học máy phân tán, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu đồng thời cho phép huấn luyện mô hình cộng tác. Tuy nhiên, học liên kết tiêu chuẩn giả định rằng tất cả các máy khách đều có chung các mục tiêu nhiệm vụ, điều này thường không thực tế trong các ứng dụng thực tế khi máy khách thể hiện sự phân phối dữ liệu không đồng nhất và các mục tiêu huấn luyện khác nhau. Học liên kết cá nhân hóa giải quyết hạn chế cơ bản này bằng cách cho phép máy khách huấn luyện các mô hình được cá nhân hóa phù hợp với các yêu cầu cụ thể của chúng đồng thời tận dụng lợi ích của sự cộng tác phân tán. Khảo sát này cung cấp tổng quan toàn diện về học liên kết cá nhân hóa, bao gồm: (1) các khái niệm và động lực cơ bản; (2) phân loại các phương pháp tiếp cận học liên kết cá nhân hóa; (3) các thách thức chính; và (4) các hướng nghiên cứu mở. Chúng tôi cũng thảo luận về sự đánh đổi giữa cá nhân hóa và khái quát hóa, phân tích các giải pháp hiện có và xác định các thách thức trong tương lai trong lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng này.