基于区块链与物联网数据激励的 AI 模型交易市场
机器学习
2021-12-07 v1 分布式、并行与集群计算
摘要
随着机器学习（ML）模型日益复杂，其核心挑战之一是如何规模化部署，使企业与组织能通过人工智能（AI）创造价值。ML 中一种新兴范式是联邦方法：将学习模型部分分发给一组异构智能体，使其能用本地数据局部训练模型。然而，模型估值问题以及协作训练与数据/模型交易的激励问题在文献中鲜有探讨。本文提出一种基于可信区块链网络的 ML 模型交易新生态。买方可从 ML 市场获取感兴趣模型，有兴趣的卖方利用其本地数据进行计算以提升该模型质量。在此过程中，考虑本地数据与训练模型质量的比例关系，并通过分布式数据 Shapley 值（DSV）估算卖方数据在训练中的估值。同时，整个交易过程的信任由分布式账本技术（DLT）保障。对所提方法的广泛实验评估显示出具有竞争力的运行时间性能、执行成本降低 15%，以及对参与者激励的公平性。
引用
@article{arxiv.2112.02870,
title = {A Marketplace for Trading AI Models based on Blockchain and Incentives for IoT Data},
author = {Lam Duc Nguyen and Shashi Raj Pandey and Soret Beatriz and Arne Broering and Petar Popovski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.02870},
year = {2021}
}
备注
14 pages, 9 figures, submitted for publication