Proyecto "Federated Learning for Education Analytics"

Diagrama de temas

• General

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  • Seminario del proyecto FLEA: Federated Learning for Education Analytics
    

    Se propone el desarrollo de un seminario en el marco del proyecto ANII Federated Learning for Education Analytics (FLEA). La idea es trabajar en un grupo reducido, donde se nuclean tanto los integrantes del proyecto como otros interesados en la temática. La finalidad es el estudio intensivo del tema, en sesiones planificadas, basadas en referencias bibliográficas previamente seleccionadas.

    Se pretende que el seminario sea un grupo de aprendizaje activo, en el cual los participantes no reciben la información ya elaborada de forma convencional, sino que también buscan e indagan por su cuenta, en un ambiente de participación activa y colaboración recíproca. Fuente: Wikipedia.

    
    

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    Novedades Foro

• Calendario

  El seminario será los miércoles de 9 a 10.30 vía Zoom con el siguiente enlace:

  https://salavirtual-udelar.zoom.us/j/85130287913?pwd=a3FRYkhPZGJKNEthOGRWblJCTDl0dz09
  

  Atención: debido al paro general el seminario del miércoles 15/9 se pasa para el viernes 17/9 de 8.30 a 10hs.

  Fecha	Tema	Referencias	Videos
  8/9	Introducción a Federated Learning	Secciones 1 y 2 de [1].	Sesión 1
  17/9	Algoritmos de ML para Federated Learning	Sección 3 de [1].	Sesión 2
  22/9	Aspectos de privacidad	Sección 4 de [1].	Sesión 3
  29/9	Posibles ataques/fallas y problemas de sesgo	Secciones 5 y 6 de [1].	Sesión 4
  6/10	Temas de implementación, SW y datasets disponibles	Secciones 7, 8 y anexo de [1].	Sesión 5

  [1] Advances and Open Problems in Federated Learning, Kairouz et al., arXiv 1912.04977,  2021.
  [2] Federated Learning: Challenges, Methods, and Future Directions, Li et al., IEEE Signal Processing Magazine, vol. 37, no. 3, pp. 50-60, 2020.
  [3] Federated Learning, Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, Yang et al., Morgan & Claypool Publishers 2019.
  

• Material de referencia
  • Relevamientos de casos, estrategias  y herramientas

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    A Survey on Federated Learning Systems: Vision, Hype and Reality for Data Privacy and Protection (CORR 2021) URL
  • Privacidad
    

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    When Machine Learning Meets Privacy: A Survey and Outlook. URL

    Bo Liu, Ming Ding, Sina Shaham, Wenny Rahayu, Farhad Farokhi, and Zihuai Lin. 2021. When Machine Learning Meets Privacy: A Survey and Outlook. ACM Comput. Surv. 54, 2, Article 31 (April 2021), 36 pages. DOI:https://doi.org/10.1145/3436755
    
          
    
    
    
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    A Comprehensive Survey of Privacy-preserving Federated Learning: A Taxonomy, Review, and Future Directions URL

    Xuefei Yin, Yanming Zhu, and Jiankun Hu. 2021. A Comprehensive Survey of Privacy-preserving Federated Learning: A Taxonomy, Review, and Future Directions. ACM Comput. Surv. 54, 6, Article 131 (July 2021), 36 pages. DOI:https://doi.org/10.1145/3460427
    

  • Fairness
    

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    Survey of Bias Mitigation in Federated Learning URL