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tensorflow
GitHub Repository: tensorflow/docs-l10n
Path: blob/master/site/es-419/federated/collaborations/notes/2022-07-14.md
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Notas de la reunión de colaboradores de TFF del 14/07/2022

  • Participantes: Krzysztof Ostrowski (Google), Boyi Chen (LinkedIn)

  • Novedades de Boy sobre los planes y avances de LinkedIn.

    • Incorporamos TFF y lo integramos en la infraestructura de aprendizaje automático

    • Estamos haciendo experimentos sin conexión sobre el uso de TFF para soluciones empresariales.

    • Tres áreas de interés

      • Los ataques de los "polizones" (free-rider)

        • Alguien quiere contribuir con ceros, aprovecharse de los beneficios.

        • Dos objetivos: detección y soluciones.

        • El "envenenamiento" (poisoning) del modelo, un objetivo diferente pero aparentemente relacionado.

      • El sesgo por las contribuciones muy tendenciosas

        • Algunas contribuciones tienen muchos más datos que otras

        • Va para ambos lados: los usuarios muy activos sobreinfluyen en el modelo, pero también muchos usuarios con poca actividad arrastran el rendimiento hacia abajo.

      • El aprendizaje federado intersilos para una mezcla de datos proveniente de LinkedIn y de afuera

        • Garantiza que los datos no se mezclarán

      • Las simulaciones de aprendizaje federado en dispositivos

        • La capacidad de simulación ya existe, hablamos de simular los comportamientos observados en un entorno de producción realista

        • La variación en la distribución de cosas como la potencia de procesamiento de los dispositivos para evaluar el impacto que puede tener en el desempeño del entrenamiento.

    • Hasta ahora, no se ha progresado demasiado con las ejecuciones en Azure, así que dejémoslo a un lado por el momento.

  • Modos de contribuir o trabajar juntos:

    • Los algoritmos y componentes en TFF para detectar "polizones" y mitigar este problema.

      • Documento de diseño: incluir a las personas de ambos lados para ayudar a mejorar.

      • LinkedIn podría contribuir con código

      • Provisoriamente, LinkedIn poseerá o coposeerá un directorio en el repositorio de TFF donde podría ir esto. Queda pendiente de definir si se van a usar uno o dos y dónde irían.

  • Planes de TFF

    • Empoderar a los socios para crear plataformas basadas en TFF.

      • Componentes

      • Arquitecturas de referencia

      • Ambas opciones: intersilos e interdispositivos

        • Ya hay algo de código en OSS. Próximamente habrá más código.

      • Garantías de privacidad de extremo a extremo, etc., para los socios de la plataforma

  • Próximos pasos

    • Crear propuestas individuales para iterar con personas de ambos lados

    • Realizar juntos la priorización

      • Tal vez implique aumentar la frecuencia a una vez cada dos semanas.

      • Elegir temas tratar, incluir a las personas interesadas en esos temas.