A privacy-preserving, distributed and cooperative FCM-based learning approach for Cancer Research

要約

分散型人工知能は日に日に注目を集めています。
この論文では、著者らはプライバシーを保護しながら粒子群最適化ベースのファジー認知マップの分散学習のための革新的な方法論を紹介します。
著者らは、現在の規制に準拠したデータ プライバシーを提供する共同 FCM 学習のためのトレーニング スキームを設計します。
この方法はがん検出問題に適用され、モデルのパフォーマンスがフェデレーテッド ラーニング プロセスによって向上することが証明され、文献に記載されているものと同様の結果が得られます。

要約(オリジナル)

Distributed Artificial Intelligence is attracting interest day by day. In this paper, the authors introduce an innovative methodology for distributed learning of Particle Swarm Optimization-based Fuzzy Cognitive Maps in a privacy-preserving way. The authors design a training scheme for collaborative FCM learning that offers data privacy compliant with the current regulation. This method is applied to a cancer detection problem, proving that the performance of the model is improved by the Federated Learning process, and obtaining similar results to the ones that can be found in the literature.

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