近年来,移动设备得到了越来越大的发展,计算能力越来越强,存储空间越来越大。一些计算密集型的机器学习和深度学习任务现在可以在移动设备上运行。为了充分利用移动设备上的资源,保护用户的隐私,提出了移动分布式机器学习的思想。它使用本地硬件资源和本地数据来解决移动设备上的机器学习子问题,只上传计算结果而不是原始数据来帮助全局模型的优化。该体系结构不仅可以减轻服务器的计算和存储负担,而且可以保护用户的敏感信息。另一个好处是带宽的减少,因为各种各样的本地数据现在可以参与培训过程,而不需要上传到服务器。本文对移动分布式机器学习的研究现状进行了综述。我们调查了一些广泛使用的移动分布式机器学习方法。我们还就这一领域的挑战和未来方向进行了深入的讨论。我们相信这项调查能够清晰地展示移动分布式机器学习的概况,并为移动分布式机器学习在实际应用中的应用提供指导。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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