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Contribution au développement de l’apprentissage profond dans les systèmes distribués / Contribution to the development of deep learning in distributed systems

L'apprentissage profond permet de développer un nombre de services de plus en plus important. Il nécessite cependant de grandes bases de données d'apprentissage et beaucoup de puissance de calcul. Afin de réduire les coûts de cet apprentissage profond, nous proposons la mise en œuvre d'un apprentissage collaboratif. Les futures utilisateurs des services permis par l'apprentissage profond peuvent ainsi participer à celui-ci en mettant à disposition leurs machines ainsi que leurs données sans déplacer ces dernières sur le cloud. Nous proposons différentes méthodes afin d'apprendre des réseaux de neurones profonds dans ce contexte de système distribué. / Deep learning enables the development of a growing number of services. However, it requires large training databases and a lot of computing power. In order to reduce the costs of this deep learning, we propose a distributed computing setup to enable collaborative learning. Future users can participate with their devices and their data without moving private data in datacenters. We propose methods to train deep neural network in this distibuted system context.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2019REN1S020
Date08 April 2019
CreatorsHardy, Corentin
ContributorsRennes 1, Sericola, Bruno
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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