Хотите понять, что такое федеративное обучение?
В этой статье мы узнаем о федеративном обучении, которое представляет собой направление современного машинного обучения.

Здесь мы предоставим вам все подробности о федеративном обучении и о том, как алгоритмы федеративного обучения могут помочь сохранить ваши личные данные и по-прежнему обучать модель на вашем устройстве.

Темы, которые мы освещаем, включают:

  • Что такое федеративное обучение в машинном обучении?
  • Как работает федеративное машинное обучение?
  • Примеры федеративного обучения
  • Безопасно ли федеративное обучение?
  • Заключительные мысли об использовании моделей FL в машинном обучении

Что такое федеративное обучение в машинном обучении?

Федеративное машинное обучение — это тип машинного обучения, при котором сервер отправляет одну и ту же модель машинного обучения на несколько устройств. Эти модели обучаются на вашем устройстве, используя его данные, которые анализируют поведение пользователя. Это обучение обновляет существующую модель, а затем эта «обновленная модель» отправляется обратно на сервер.

Чтобы больше понять об этом, нам нужно понять его отличие от централизованного машинного обучения.

Централизованное машинное обучение — Когда мы хотим обучать модели, используя статистику использования различных пользователей, мы создаем огромную базу данных и обучаем модели на ней, это обучение происходит на самом сервере, а затем сервер отправляет эти модели в устройства.

Звучит хорошо, но есть большая проблема. Такое взаимодействие устройства и сервера, зависимое от сети, является большой проблемой. Любое отключение и задержка препятствуют передаче данных.
Это может ухудшить работу пользователя.

Чтобы решить эту проблему, вводятся модели федеративного машинного обучения. Давайте поговорим об этом подробно.

Как работает федеративное машинное обучение?

Во-первых, на сервере создается модель. Эта модель способна самообучаться, используя предоставленный набор данных. Затем эта модель развертывается на различных устройствах.

Модель находится в исходном состоянии на сервере при развертывании, и одна и та же модель отправляется на каждое устройство.

Чтобы прочитать статью полностью, нажмите нажмите здесь.