Federated Learning Using Knowledge Distillation for CNN-Based eHealth Data Analysis

Das Kapitel untersucht das transformative Potenzial von föderiertem Lernen und Wissensdestillation im Bereich der Analyse von eHealth-Daten, insbesondere für die Erkennung menschlicher Aktivitäten (Human Activity Recognition, HAR). Sie adressiert die kritischen Herausforderungen, die von traditionellen Ansätzen des maschinellen Lernens ausgehen, wie Datenschutz, Sicherheit und Latenz, insbesondere in IoT-Umgebungen, in denen Daten sensibel und geografisch verteilt sind. Das vorgeschlagene MD _ CNN-Modell nutzt föderales Lernen, um kollaboratives Modelltraining zu ermöglichen, ohne den Datenschutz zu gefährden, und stellt sicher, dass sensible Informationen lokal bleiben. Dieser Ansatz erhöht nicht nur die Datensicherheit, sondern verbessert auch die Modellleistung durch Wissensdestillation, wodurch kleinere, effiziente Modelle die Fähigkeiten größerer, komplexerer Modelle nachahmen können. Das Kapitel bietet eine detaillierte Untersuchung der Architektur, des Trainingsprozesses und der Leistungskennzahlen des MD _ CNN-Modells, was seine Überlegenheit gegenüber bestehenden Methoden demonstriert. Es untersucht auch die Anwendung konvolutionaler neuronaler Netzwerke (CNNs) bei der Analyse medizinischer Bilder und der Erkennung komplexer Muster, wobei ihre Rolle bei schnellen und präzisen Diagnosen hervorgehoben wird. Die experimentellen Ergebnisse zeigen die beeindruckende Genauigkeit, Präzision, Rückrufaktion und AUC des MD _ CNN-Modells und übertreffen die hochmoderne Leistung des HAR-Datensatzes. Das Kapitel schließt mit einer Diskussion über zukünftige Richtungen, in der vorgeschlagen wird, das MD _ CNN-Modell auf andere komplexe Datensätze auszuweiten, um seine Robustheit und Effektivität in verschiedenen Szenarien der Erkennung menschlicher Aktivität zu bestätigen.