Simple, Efficient and Convenient Decentralized Multi-Task Learning for Neural Networks

Artificial intelligence relying on machine learning is increasingly used on small, personal, network-connected devices such as smartphones and vocal assistants, and these applications will likely evolve with the development of the Internet of Things. The learning process requires a lot of data, often real users’ data, and computing power. Decentralized machine learning can help to protect users’ privacy by keeping sensitive training data on users’ devices, and has the potential to alleviate the cost born by service providers by off-loading some of the learning effort to user devices. Unfortunately, most approaches proposed so far for distributed learning with neural network are mono-task, and do not transfer easily to multi-tasks problems, for which users seek to solve related but distinct learning tasks and the few existing multi-task approaches have serious limitations. In this paper, we propose a novel learning method for neural networks that is decentralized, multitask, and keeps users’ data local. Our approach works with different learning algorithms, on various types of neural networks. We formally analyze the convergence of our method, and we evaluateits efficiency in different situations on various kind of neural networks, with different learning algorithms, thus demonstrating its benefits in terms of learning quality and convergence

Foiling Sybils with HAPS in Permissionless Systems: An Address-based Peer Sampling Service

International audienceBlockchains and distributed ledgers have brought renewed interest in Byzantine fault-tolerant protocols and decentralized systems, two domains studied for several decades. Recent promising works have in particular proposed to use epidemic protocols to overcome the limitations of popular Blockchain mechanisms , such as proof-of-stake or proof-of-work. These works unfortunately assume a perfect peer-sampling service, immune to malicious attacks, a property that is difficult and costly to achieve. We revisit this fundamental problem in this paper, and propose a novel Byzantine-tolerant peer-sampling service that is resilient to Sybil attacks in open systems by exploiting the underlying structure of wide-area networks

Contributions to distributed multi-task machine learning

L’apprentissage machine est un des domaines les plus importants et les plus actifs dans l’informatique moderne. La plupart des systèmes d’apprentissage machine actuels utilisent encore une architecture essentiellement centralisée. Même si l’application finale doit être délivrée sur de nombreux systèmes, parfois des millions (voire des milliards) d’appareils individuels, le processus d’apprentissage est toujours centralisé dans un centre de calcul. Ce peut être un problème notamment si les données d’apprentissage sont sensibles, comme des conversations privées, des historiques de recherche ou des données médicales. Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de l'apprentissage machine distribué dans sa forme multitâche : une situation dans laquelle différents utilisateurs d'un même système d'apprentissage machine ont des tâches similaires, mais différentes, à apprendre, ce qui correspond à des applications majeures de l'apprentissage machine moderne, comme la reconnaissance de l'écriture ou de la parole. Nous proposons tout d'abord le concept d'un système d'apprentissage machine distribué multitâche pour les réseaux de neurones. Ensuite, nous proposons une méthode permettant d'optimiser automatiquement le processus d'apprentissage en identifiant les tâches les plus similaires. Enfin, nous étudions comment nos propositions correspondent aux intérêts individuels des utilisateurs.Machine learning is one of the most important and active fields in present computer science. Currently, most machine learning systems are still using a mainly centralized design. Even when the final application is to be delivered in several systems, potentially millions (and even billions) of personal devices, the learning process is still centralized in a large datacenter. This can be an issue if the training data is sensitive, like private conversations, browsing histories, or health-related data. In this thesis, we tackle the problem of distributed machine learning in its multi-task form: a situation where different users of a common machine learning system have similar but different tasks to learn, which corresponds to major modern applications of machine learning, such as handwriting recognition or speech recognition. We start by proposing a design of an effective distributed multi-task machine learning system for neural networks. We then propose a method to automatically optimize the learning process based on which tasks are more similar than others. Finally, we study how our propositions fit the individual interests of users

Contributions à l’apprentissage machine distribué multitâche

Machine learning is one of the most important and active fields in present computer science. Currently, most machine learning systems are still using a mainly centralized design. Even when the final application is to be delivered in several systems, potentially millions (and even billions) of personal devices, the learning process is still centralized in a large datacenter. This can be an issue if the training data is sensitive, like private conversations, browsing histories, or health-related data. In this thesis, we tackle the problem of distributed machine learning in its multi-task form: a situation where different users of a common machine learning system have similar but different tasks to learn, which corresponds to major modern applications of machine learning, such as handwriting recognition or speech recognition. We start by proposing a design of an effective distributed multi-task machine learning system for neural networks. We then propose a method to automatically optimize the learning process based on which tasks are more similar than others. Finally, we study how our propositions fit the individual interests of users.L’apprentissage machine est un des domaines les plus importants et les plus actifs dans l’informatique moderne. La plupart des systèmes d’apprentissage machine actuels utilisent encore une architecture essentiellement centralisée. Même si l’application finale doit être délivrée sur de nombreux systèmes, parfois des millions (voire des milliards) d’appareils individuels, le processus d’apprentissage est toujours centralisé dans un centre de calcul. Ce peut être un problème notamment si les données d’apprentissage sont sensibles, comme des conversations privées, des historiques de recherche ou des données médicales. Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de l'apprentissage machine distribué dans sa forme multitâche : une situation dans laquelle différents utilisateurs d'un même système d'apprentissage machine ont des tâches similaires, mais différentes, à apprendre, ce qui correspond à des applications majeures de l'apprentissage machine moderne, comme la reconnaissance de l'écriture ou de la parole. Nous proposons tout d'abord le concept d'un système d'apprentissage machine distribué multitâche pour les réseaux de neurones. Ensuite, nous proposons une méthode permettant d'optimiser automatiquement le processus d'apprentissage en identifiant les tâches les plus similaires. Enfin, nous étudions comment nos propositions correspondent aux intérêts individuels des utilisateurs

Contributions à l’apprentissage machine distribué multitâche

Machine learning is one of the most important and active fields in present computer science. Currently, most machine learning systems are still using a mainly centralized design. Even when the final application is to be delivered in several systems, potentially millions (and even billions) of personal devices, the learning process is still centralized in a large datacenter. This can be an issue if the training data is sensitive, like private conversations, browsing histories, or health-related data. In this thesis, we tackle the problem of distributed machine learning in its multi-task form: a situation where different users of a common machine learning system have similar but different tasks to learn, which corresponds to major modern applications of machine learning, such as handwriting recognition or speech recognition. We start by proposing a design of an effective distributed multi-task machine learning system for neural networks. We then propose a method to automatically optimize the learning process based on which tasks are more similar than others. Finally, we study how our propositions fit the individual interests of users.L’apprentissage machine est un des domaines les plus importants et les plus actifs dans l’informatique moderne. La plupart des systèmes d’apprentissage machine actuels utilisent encore une architecture essentiellement centralisée. Même si l’application finale doit être délivrée sur de nombreux systèmes, parfois des millions (voire des milliards) d’appareils individuels, le processus d’apprentissage est toujours centralisé dans un centre de calcul. Ce peut être un problème notamment si les données d’apprentissage sont sensibles, comme des conversations privées, des historiques de recherche ou des données médicales. Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de l'apprentissage machine distribué dans sa forme multitâche : une situation dans laquelle différents utilisateurs d'un même système d'apprentissage machine ont des tâches similaires, mais différentes, à apprendre, ce qui correspond à des applications majeures de l'apprentissage machine moderne, comme la reconnaissance de l'écriture ou de la parole. Nous proposons tout d'abord le concept d'un système d'apprentissage machine distribué multitâche pour les réseaux de neurones. Ensuite, nous proposons une méthode permettant d'optimiser automatiquement le processus d'apprentissage en identifiant les tâches les plus similaires. Enfin, nous étudions comment nos propositions correspondent aux intérêts individuels des utilisateurs

Contributions à l’apprentissage machine distribué multitâche

Machine learning is one of the most important and active fields in present computer science. Currently, most machine learning systems are still using a mainly centralized design. Even when the final application is to be delivered in several systems, potentially millions (and even billions) of personal devices, the learning process is still centralized in a large datacenter. This can be an issue if the training data is sensitive, like private conversations, browsing histories, or health-related data. In this thesis, we tackle the problem of distributed machine learning in its multi-task form: a situation where different users of a common machine learning system have similar but different tasks to learn, which corresponds to major modern applications of machine learning, such as handwriting recognition or speech recognition. We start by proposing a design of an effective distributed multi-task machine learning system for neural networks. We then propose a method to automatically optimize the learning process based on which tasks are more similar than others. Finally, we study how our propositions fit the individual interests of users.L’apprentissage machine est un des domaines les plus importants et les plus actifs dans l’informatique moderne. La plupart des systèmes d’apprentissage machine actuels utilisent encore une architecture essentiellement centralisée. Même si l’application finale doit être délivrée sur de nombreux systèmes, parfois des millions (voire des milliards) d’appareils individuels, le processus d’apprentissage est toujours centralisé dans un centre de calcul. Ce peut être un problème notamment si les données d’apprentissage sont sensibles, comme des conversations privées, des historiques de recherche ou des données médicales. Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de l'apprentissage machine distribué dans sa forme multitâche : une situation dans laquelle différents utilisateurs d'un même système d'apprentissage machine ont des tâches similaires, mais différentes, à apprendre, ce qui correspond à des applications majeures de l'apprentissage machine moderne, comme la reconnaissance de l'écriture ou de la parole. Nous proposons tout d'abord le concept d'un système d'apprentissage machine distribué multitâche pour les réseaux de neurones. Ensuite, nous proposons une méthode permettant d'optimiser automatiquement le processus d'apprentissage en identifiant les tâches les plus similaires. Enfin, nous étudions comment nos propositions correspondent aux intérêts individuels des utilisateurs

Contributions à l’apprentissage machine distribué multitâche

Machine learning is one of the most important and active fields in present computer science. Currently, most machine learning systems are still using a mainly centralized design. Even when the final application is to be delivered in several systems, potentially millions (and even billions) of personal devices, the learning process is still centralized in a large datacenter. This can be an issue if the training data is sensitive, like private conversations, browsing histories, or health-related data. In this thesis, we tackle the problem of distributed machine learning in its multi-task form: a situation where different users of a common machine learning system have similar but different tasks to learn, which corresponds to major modern applications of machine learning, such as handwriting recognition or speech recognition. We start by proposing a design of an effective distributed multi-task machine learning system for neural networks. We then propose a method to automatically optimize the learning process based on which tasks are more similar than others. Finally, we study how our propositions fit the individual interests of users.L’apprentissage machine est un des domaines les plus importants et les plus actifs dans l’informatique moderne. La plupart des systèmes d’apprentissage machine actuels utilisent encore une architecture essentiellement centralisée. Même si l’application finale doit être délivrée sur de nombreux systèmes, parfois des millions (voire des milliards) d’appareils individuels, le processus d’apprentissage est toujours centralisé dans un centre de calcul. Ce peut être un problème notamment si les données d’apprentissage sont sensibles, comme des conversations privées, des historiques de recherche ou des données médicales. Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de l'apprentissage machine distribué dans sa forme multitâche : une situation dans laquelle différents utilisateurs d'un même système d'apprentissage machine ont des tâches similaires, mais différentes, à apprendre, ce qui correspond à des applications majeures de l'apprentissage machine moderne, comme la reconnaissance de l'écriture ou de la parole. Nous proposons tout d'abord le concept d'un système d'apprentissage machine distribué multitâche pour les réseaux de neurones. Ensuite, nous proposons une méthode permettant d'optimiser automatiquement le processus d'apprentissage en identifiant les tâches les plus similaires. Enfin, nous étudions comment nos propositions correspondent aux intérêts individuels des utilisateurs

Robust Privacy-Preserving Gossip Averaging

International audienc

AUCCCR: Agent Utility Centered Clustering for Cooperation Recommendation

International audienceProviding recommendation to agents (e.g. people or organizations) regarding whom they should collaborate with in order to reach some objective is a recurring problem in a wide range of domains. It can be useful for instance in the context of collaborative machine learning, grouped purchases, and group holidays. This problem has been modeled by hedonic games, but this generic formulation cannot easily be used to provide efficient algorithmic solutions. In this work, we define a class of hedonist games that allows us to provide an algorithmic solution to the collaboration recommendation problem by means of a clustering algorithm. We evaluate our algorithm, theoretically and experimentally and show that it performs better than other clustering algorithms in this context

Simple, Efficient and Convenient Decentralized Multi-Task Learning for Neural Networks

International audienceMachine learning requires large amounts of data, which is increasingly distributed over many systems (user devices, independent storage systems). Unfortunately aggregating this data in one site for learning is not always practical, either because of network costs or privacy concerns. Decentralized machine learning holds the potential to address these concerns, but unfortunately, most approaches proposed so far for distributed learning with neural network are mono-task, and do not transfer easily to multi-tasks problems, for which users seek to solve related but distinct learning tasks and the few existing multi-task approaches have serious limitations. In this paper, we propose a novel learning method for neural networks that is decentralized, multi-task, and keeps users' data local. Our approach works with different learning algorithms, on various types of neural networks. We formally analyze the convergence of our method, and we evaluate its efficiency in different situations on various kind of neural networks, with different learning algorithms, thus demonstrating its benefits in terms of learning quality and convergence