Uma arquitetura escalável e segura para a execução de aprendizado federado no contexto de hospitais inteligentes

• Lucas Micol Policarpo UNISINOS
• Lucas Mayer Ceschini UNISINOS
• Vinicius Facco Rodrigues UNISINOS
• Rodrigo da Rosa Righi UNISINOS

DOI: https://doi.org/10.5753/eradrs.2022.19167

Resumo

A técnica de aprendizado federado é muito utilizada quando os dados a serem usados pelos modelos de aprendizado de máquina são sensíveis ou sigilosos. No entanto, aprendizado federado prevê o treinamento dos modelos por conta do usuário, que nem sempre está disponível para treinar o modelo ou não possui recursos computacionais eficientes. Esse trabalho apresenta uma arquitetura para execução de aprendizado federado de maneira segura e eficiente utilizando os recursos de borda em hospitais inteligentes.

Referências

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