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Evaluation von verteilten Algorithmen zur Diabeteserkennung unter Beachtung des Datenschutzes

Veselova, Inna (2022) Evaluation von verteilten Algorithmen zur Diabeteserkennung unter Beachtung des Datenschutzes. Bachelor's.

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Abstract

Im Rahmen modernster Biologie und zeitgemäßen Gesundheitssystemen werden riesige Datenmengen gebündelt, um mit Hilfe eines vielversprechenden Ansatzes, namentlich dem sogenannten Tiefen Lernen, genaue statistische Modelle zu erstellen. Hierfür hat sich Letzteres als hervorragender Mechanismus zur Lösung bioinformatischer Probleme erwiesen. Umso beachtlicher ist die Tatsache, dass die vorhandenen medizinischen Daten nicht in vollem Umfang genutzt werden, was sich einerseits dadurch erklären lässt, dass sie sich in Datenzentren befinden, andererseits stehen diesem Vorgang jedoch ferner datenschutzrechtliche Hindernisse im Weg. Ohne einen Zugang zu den Daten ist es jedoch unmöglich, den Übergang von der Forschung zur klinischen Praxis zu schaffen. Föderales Lernen hilft nicht nur dabei, den maschinellen Lernalgorithmus zu trainieren, sondern auch die Daten auf der Geräteebene zu halten. Namentlich bedeutet dies, dass Föderales Lernen es einem jeden Gerät ermöglicht, seine eigenen privaten und lokalen Daten zu speichern. Forschungsergebnisse belegen, dass mit föderierten Lernalgorithmen trainierte Modelle einerseits ein vergleichbares Leistungsniveau erreichen können wie solche, die auf zentral verwalteten Datensätzen trainiert werden. Andererseits sind ebenjene - mit föderierten Lernalgorithmen trainierte - Modelle solchen, die nur isolierte Daten einer einzelnen Einrichtung sehen, überlegen. Die vorliegende Arbeit befasst sich diesbezüglich mit zentralisierten und föderierten Algorithmen und ihrer Wirksamkeit bei der Verarbeitung eines Datensatzes.

Item URL in elib:https://elib.dlr.de/187847/
Document Type:Thesis (Bachelor's)
Title:Evaluation von verteilten Algorithmen zur Diabeteserkennung unter Beachtung des Datenschutzes
Authors:
AuthorsInstitution or Email of AuthorsAuthor's ORCID iDORCID Put Code
Veselova, InnaUNSPECIFIEDUNSPECIFIEDUNSPECIFIED
Date:28 July 2022
Refereed publication:No
Open Access:No
Status:Published
Keywords:federated learning, Bioinformatik, Datenschutz
HGF - Research field:Aeronautics, Space and Transport
HGF - Program:Space
HGF - Program Themes:Space System Technology
DLR - Research area:Raumfahrt
DLR - Program:R SY - Space System Technology
DLR - Research theme (Project):R - Intelligent analysis and methods for safe software development
Location: Jena
Institutes and Institutions:Institute of Data Science > Data Analysis and Intelligence
Institute of Data Science > IT-Security
Deposited By: Sonnekalb, Tim
Deposited On:11 Aug 2022 08:44
Last Modified:11 Aug 2022 08:44

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