プライバシー保護を考慮した時系列異状検知アーキテクチャー

最新AI論文をキャッチアップするAI-SCHOLARへの投稿をご紹介します。

 ここで紹介しているのは、プライバシー保護を考慮して、データをすべてサーバーに集めないで異状検知するアーキテクチャーです
意外にシンプルなモデルの組み合わせで構成されています。ローカルデータの均質性に依存しますが、エッジ処理しても検出性能がほとんど劣化していません。

[blogcard url=”https://ai-scholar.tech/articles/time-series/FedAnomaly“]


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