Decentralized Learning in The Presence of
Il y a 2 mois
**Decentralized learning in the presence of heterogeneous system devices**:
- Réf
- **ABG-112623**
- Sujet de Thèse- 29/03/2023- Financement public/privé- Université Côte d'Azur - Laboratoire I3S- Lieu de travail- Sophia Antipolis - Provence-Alpes-Côte d'Azur - France- Intitulé du sujet- Decentralized learning in the presence of heterogeneous system devices- Champs scientifiques- Sciences de l’ingénieur
- Mots clés- Machine learning, artificial intelligence, signal processing, optimization, applied mathematics, statistical learning**Description du sujet**:
The thesis focuses on developing new decentralized inference approaches for learning from data collected in a distributed and streamed manner. While most of the federated learning approaches assume a fixed set of clients, each with a fixed local dataset [1-6], the thesis considers settings where devices are collecting data in a continuous manner and where the underlying data-generation models are changing over time. Therefore, the solutions must be able to learn continuously from streaming data and to adapt to changes in the environment.
Upon the thesis completion, it is expected that a family of decentralized approaches for learning in heterogeneous statistical settings and heterogeneous data acquisition settings will be delivered. The methods will be able to learn continuously from data and to operate in environments where the communication (bandwidth) and the energy resources are limited. Analyses will be conducted to characterize the behavior of the proposed approaches. The interest of the methods will be illustrated in machine learning frameworks using publicly available datasets.
[1] K. A. Bonawitz, H. Eichner, W. Grieskamp, D. Huba, A. Ingerman, V. Ivanov, C. M. Kiddon, J. Konecny, S. Mazzocchi, B. McMahan, T. V. Overveldt, D. Petrou, D. Ramage, and J. Roselander, “Towards federated learning at scale: System design," In Proc. Conf. Mach. Learn. Syst., Mar. 2019.
[2] B. McMahan, E. Moore, D. Ramage, S. Hampson, and B. A. Y. Arcas. “Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data". In Proc. Int. Conf. Artif. Intell. Stat., vol. 54, pp. 1273-1282, 2017.
[4] T. Li, A. K. Sahu, A. S. Talwalkar, and V. Smith, “Federated learning: Challenges, methods, and future directions," IEEE Signal Process. Mag., vol. 37, pp. 50-60, May 2020.
[5] P. Kairouz, H. B. McMahan, B. Avent, A. Bellet, M. Bennis, A. N. Bhagoji,..., and S. Zhao, “Advances and open problems in federated learning," Found. Trends Mach. Learn., vol. 14, no. 1-2, pp. 1-210, 2021.
[6] V. Smith, C.K. Chiang, M. Sanjabi, and A. S. Talwalkar, “Federated multi-task learning," in Proc. Adv. Neural Inf. Process. Syst., Long Beach, CA, USA, Dec. 2017.
[7] R. Nassif, S. Vlaski, C. Richard, J. Chen, and A. H. Sayed, “Multitask Learning over Graphs: An approach for distributed, streaming machine learning," IEEE Signal Process. Mag., vol. 37, no. 3, pp. 14-25, 2020.
**Prise de fonction**:
- 01/09/2023**Nature du financement**:
- Financement public/privé**Précisions sur le financement**:
- Thèse (de durée 3 ans) est financée par un projet ANR**Présentation établissement et labo d'accueil**:
- Université Côte d'Azur - Laboratoire I3SScientific environment:
- Roula Nassif, Maître de Conférences within the MediaCoding group at I3S Laboratory;
- Marc Antonini, Directeur de recherche CNRS within the MediaCoding group at I3S Laboratory.
The student's workplace will be the I3S laboratory (where the MediaCoding group is located), in the Sophia Antipolis technology park of the French Riviera.
**Site web**:
- must be a graduate student with major in applied mathematics, computer or electrical engineering;
- must have a strong background in machine learning as well as good knowledge in signal processing, linear algebra, inverse problems (regularization), and convex optimization;
- must have a good programming experience (Matlab or Python);
- must have high level of written/spoken English.- 07/05/2023
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