Author:
Salles Charles Giovane de,Brun André Luiz,Rodrigues Luiz Antonio
Abstract
A distribuição natural dos dados e questões de privacidade e segurança justificam a necessidade de sistemas eficientes para lidar com dados distribuídos. Por outro lado, a escassez de dados é um desafio para o aprendizado de máquina, o que pode ser mitigado com uma abordagem distribuída. Este trabalho utiliza uma topologia virtual hierárquica baseada em hipercubos para organizar a troca e agrupamento de resultados de treinamento distribuídos, aumentando a acurácia dos modelos finais e oferecendo uma solução tolerante a falhas. Resultados experimentais confirmam a eficácia da técnica, com melhoria dos resultados em todos os cenários simulados.
Publisher
Sociedade Brasileira de Computação - SBC