Как-то утром во вторник я искал новые статьи о периферийных сетях Интернета вещей, как и все мы, и наткнулся на новый термин под названием «Федеративное обучение» и сразу же приступил к изучению этой техники. Что такое федеративное обучение? Федеративное обучение (FL) в своей простейшей форме представляет собой союз между живыми мирами машинного обучения и Интернета вещей. Это решение на основе машинного обучения, которое улучшает функциональность пограничных устройств в сетях IoT...

Что такое федеративное обучение? В машинном обучении мы обычно собираем все доступные данные в одном месте для обучения, что позволяет упростить и повысить эффективность процесса обучения. Однако, учитывая потребность в цифровой конфиденциальности , передача данных в централизованное хранилище не всегда возможна. В Федеративном обучении модель обучается на нескольких децентрализованных устройствах, каждое из которых имеет свои собственные образцы данных, которые не передаются..

Будущее технологий станет пересечением различных областей. В следующем мире — и, возможно, в нынешнем мире — существует внутренняя потребность в сотрудничестве различных областей и подполей. Такое сотрудничество иногда происходит между различными областями; например, в генетике и вычислительной биологии мы можем видеть значительное сотрудничество между «биологами», «генетиками» и «компьютерными инженерами», которое привело к выдающимся результатам в повседневной жизни человека...

О машинном обучении (ML), больших данных, распределенном ML и FL Когда-то было только машинное обучение. От машинного обучения к распределенному машинному обучению Машинное обучение (ML)  – это набор методов, используемых для извлечения знаний из данных и помощи организациям в процессах принятия решений, таких как рекомендации продуктов для клиентов, диагностика заболеваний для пациентов и распознавание объектов для мобильных устройств. пользователи устройств. Сначала..