Federated Learning using Websockets

• python websockets, asyncio 모듈을 사용한 비동기 방식 Federated Learning 구현 (서버와 클라이언트의 통신상에서 발생할 수 있는 예외처리 미구현)
  • Federated Learning을 사용한 사용자 활동 인식 데이터 보호 (개인 정보 보호)
  • 클라이언트마다 다른 데이터 특징과 적은 데이터의 문제점을 보완하기 위한 Transfer Learning 적용

Getting Started (Ubuntu Environment)

• python websockets, asyncio module installation required.

> websockets install
$ pip3 install websockets
> asyncio install
$ pip3 install asyncio

• tensorflow (≥ 2.4.0), tensorflow hub (≥ 0.10.0)

> tensorflow install
$ pip3 install tensorflow
> tensorflow-hub install
$ pip3 install tensorflow-hub

• Dictionary structure
  • federated_learning_with_transfer_learning
  • federated_learning_without_transfer_learning
  • federated_transfer_learning_with_differential_privacy

Data preprocessing repository link

• Pre-processing of image data for human activity recognition (Methods to increase model training performance)
  • Object detection with YOLOv3

Home IoT service through human activity recognition repository link

• IoT device control using the smart lighting Hue
  • IoT(Hue) performance measure

Notice!

• Federated Learning을 위한 통신 구현 중 클라이언트에서 발생할 수 있는 예외 상황은 제외한 구현
  • 정상 동작만을 가정한 구현을 의미
• Commit Log
  • 2020.07.05 ~
    • with transfer learning, without transfer learning, differntial privacy 코드파일 추가
  • 2021.01.22 ~
    • with transfer learning 코드 파일 및 설명 하나의 폴더로 분리