#coai $COAI

Esta es una de las fortalezas de $COAI :

El aprendizaje federado (FL) es un campo de investigación en rápido crecimiento en el aprendizaje automático. Sin embargo, las bibliotecas FL existentes no pueden apoyar adecuadamente el desarrollo de algoritmos diversos; el uso inconsistente de conjuntos de datos y modelos hace que la comparación justa de algoritmos sea un desafío. En este trabajo, introducimos FedML, una biblioteca de investigación abierta y un punto de referencia para facilitar el desarrollo de algoritmos FL y la comparación justa de rendimiento. FedML admite tres paradigmas de computación: entrenamiento en el dispositivo para dispositivos de borde, computación distribuida y simulación en una sola máquina. FedML también promueve la investigación algorítmica diversa con un diseño de API flexible y genérico, y implementaciones de referencia completas (optimizador, modelos y conjuntos de datos). Esperamos que FedML pueda proporcionar un medio eficiente y reproducible para desarrollar y evaluar algoritmos FL que beneficiarían a la comunidad de investigación FL. Mantenemos el código fuente, documentos y la comunidad de usuarios en esta URL https.