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Мобильные, носимые и самоуправляемые телефоны - лишь несколько примеров современных распределенных сетей, ежедневно генерирующих огромное количество информации. Из-за растущей вычислительной емкости этих устройств, а также проблем, связанных с передачей частной информации, стало важным обрабатывать часть данных локально, перемещая методы обучения и вычисления к границе устройств. Federated arning сложилась как модель обучения в таких ситуациях. Federated arning (FL) - экспертная форма децентрализованного машинного обучения (ML). Это важно в таких областях, как конфиденциальность, крупномасштабное машинное образование и распространение. Он также основан на текущем этапе ИКТ и новой аппаратной технологии и является следующим поколением искусственного интеллекта (ИИ). В FL централизованная модель ML строится на основе всех данных, доступных в централизованной среде традиционного машинного обучения. Он работает без проблем, когда предсказания могут обслуживаться центральным сервером. Пользователи требуют быстрых ответов в мобильных вычислениях, но обработка модели происходит при виде сервера, что занимает слишком много времени. Модель может быть помещена в устройство конечного пользователя, но непрерывное обучение является сложной задачей, которую необходимо преодолеть, поскольку модели программируются в полном наборе данных, а устройство конечного пользователя не имеет доступа ко всему пакету данных. Другая проблема, связанная с традиционным машинным обучением, заключается в том, что пользовательские данные агрегируются в центральном месте, где они нарушают местные законы о политике конфиденциальности и делают данные более уязвимыми для нарушения данных.
Mobile, wearable, and self-driving telephones are just a few examples of modern distributed networks that generate enormous amount of information every day. Due to the growing computing capacity of these devices as well as concerns over the transfer of private information, it has become important to process the part of the data locally by moving the learning methods and computing to the border of devices. Federated Learning has developed as a model of education in these situations. Federated Learning (FL) is an expert form of decentralized Machine Learning (ML). It is essential in areas like privacy, large-scale machine education and distribution. It is also based on the current stage of ICT and new hardware technology and is the next generation of Artificial Intelligence (AI). In FL, central ML model is built with all the data available in a centralised environment in the traditional Machine Learning. It works without problems when the predictions can be served by a central server. Users require fast responses in mobile computing, but the model processing happens at the sight of the server, thus taking too long. The model can be placed in the end-user device, but continuous learning is a challenge to overcome, as models are programmed in a complete dataset and the end-user device lacks access to the entire data package. Another challenge with traditional Machine Learning is that user data is aggregated at a central location where it violates local privacy policies laws and make the data more vulnerable to data violation.
Los teléfonos móviles, portátiles y autogestionados son sólo algunos ejemplos de redes distribuidas modernas que generan una enorme cantidad de información a diario. Debido a la creciente capacidad computacional de estos dispositivos, así como a los problemas relacionados con la transmisión de información privada, se hizo importante manejar parte de los datos localmente, moviendo los métodos de aprendizaje y cálculo al límite de los dispositivos. El Aprendizaje Federado se ha desarrollado como un modelo de aprendizaje en este tipo de situaciones. El Aprendizaje Federado (FL) es una forma experta de aprendizaje automático descentralizado (ML). Esto es importante en áreas como la privacidad, la educación mecánica a gran escala y la distribución. También se basa en la fase actual de las TIC y la nueva tecnología de hardware y es la próxima generación de inteligencia artificial (IA). En FL, el modelo ML centralizado se basa en todos los datos disponibles en un entorno centralizado de aprendizaje automático tradicional. Funciona sin problemas cuando las predicciones pueden ser atendidas por un servidor central. Los usuarios requieren respuestas rápidas en la informática móvil, pero el procesamiento del modelo se produce cuando se ve el servidor, lo que lleva demasiado tiempo. El modelo puede colocarse en un dispositivo de usuario final, pero el aprendizaje continuo es una tarea difícil de superar, ya que los modelos se programan en un conjunto completo de datos y el dispositivo de usuario final no tiene acceso a todo el paquete de datos. Otro problema relacionado con el aprendizaje automático tradicional es que los datos de los usuarios se agregan en un lugar central donde violan las leyes de privacidad locales y hacen que los datos sean más vulnerables a la violación de los datos.
Les téléphones mobiles, portables et autogérés ne sont que quelques exemples de réseaux distribués modernes qui génèrent quotidiennement de grandes quantités d'informations. En raison de la capacité de calcul croissante de ces dispositifs, ainsi que des problèmes liés à la transmission d'informations privées, il est devenu important de traiter localement une partie des données en déplaçant les méthodes d'apprentissage et de calcul à la frontière des dispositifs. Federated Learning est un modèle d'apprentissage dans de telles situations. Federated Learning (FL) est une forme experte d'apprentissage machine décentralisé (ML). Cela est important dans les domaines de la protection de la vie privée, de l'éducation des machines à grande échelle et de la diffusion. Il est également basé sur la phase actuelle des TIC et de la nouvelle technologie matérielle et est la prochaine génération d'intelligence artificielle (IA). En FL, le modèle centralisé ML est construit sur la base de toutes les données disponibles dans un environnement centralisé d'apprentissage automatique traditionnel. Il fonctionne sans problème lorsque les prédictions peuvent être servies par le serveur central. Les utilisateurs exigent des réponses rapides dans l'informatique mobile, mais le traitement du modèle se produit lorsque le serveur est vu, ce qui prend trop de temps. Le modèle peut être placé dans le dispositif utilisateur final, mais l'apprentissage continu est une tâche difficile à surmonter, car les modèles sont programmés dans un ensemble complet de données et le dispositif utilisateur final n'a pas accès à l'ensemble du paquet de données. Un autre problème lié à l'apprentissage automatique traditionnel est que les données des utilisateurs sont agrégées dans un endroit central où elles enfreignent les lois locales sur la protection de la vie privée et rendent les données plus vulnérables à la violation des données.
I telefoni cellulari, indossabili e autosufficienti sono solo alcuni esempi di reti distribuite che generano abbondanti informazioni ogni giorno. A causa della crescente capacità di elaborazione di questi dispositivi e dei problemi legati alla trasmissione delle informazioni private, è diventato importante gestire parte dei dati localmente, spostando i metodi di apprendimento e calcolo al limite dei dispositivi. Federated Learning è un modello di apprendimento in queste situazioni. Federated Learning (FL) è una forma di apprendimento automatico decentralizzato (ML). Ciò è importante in settori quali la privacy, l'educazione automatica su larga scala e la diffusione. Si basa anche sulla fase attuale delle tecnologie IT e della nuova tecnologia hardware ed è la prossima generazione di intelligenza artificiale (IA). In FL, il modello ML centralizzato si basa su tutti i dati disponibili in un ambiente centralizzato di apprendimento automatico tradizionale. Funziona senza problemi quando le previsioni possono essere gestite da un server centrale. Gli utenti richiedono risposte rapide nei calcoli mobili, ma il modello viene elaborato quando viene visualizzato il server, che richiede troppo tempo. Il modello può essere inserito nel dispositivo utente finale, ma l'apprendimento continuo è una sfida da superare perché i modelli vengono programmati in un set completo di dati e il dispositivo utente finale non ha accesso all'intero pacchetto di dati. Un altro problema legato all'apprendimento automatico tradizionale è che i dati degli utenti vengono aggregati in un luogo centrale dove violano le leggi locali sulla privacy e rendono i dati più vulnerabili alla violazione dei dati.
Os telefones celulares, portáteis e autônomos são apenas alguns exemplos de redes modernas distribuídas que geram uma grande quantidade de informação diariamente. Devido à crescente capacidade computacional desses dispositivos e aos problemas relacionados à transmissão de informações privadas, tornou-se importante processar parte dos dados localmente, movendo técnicas de treinamento e computação para o limite dos dispositivos. Federated Learning é um modelo de treinamento nessas situações. Federated Learning (FL) é uma forma de aprendizado de máquina descentralizada (ML). Isso é importante em áreas como privacidade, educação de máquinas em larga escala e distribuição. Ele também é baseado na fase atual da tecnologia de tecnologia e tecnologia de hardware e é a próxima geração de inteligência artificial (IA). No FL, o modelo central do ML é construído a partir de todos os dados disponíveis em um ambiente centralizado de aprendizado de máquina tradicional. Funciona sem problemas quando as previsões podem ser atendidas por um servidor central. Os usuários precisam de respostas rápidas na computação móvel, mas o processamento do modelo é feito quando o servidor é visto, o que leva muito tempo. O modelo pode ser inserido no dispositivo do usuário final, mas o treinamento contínuo é um desafio a ser superado porque os modelos são programados em um conjunto completo de dados e o dispositivo do usuário final não tem acesso a todo o pacote de dados. Outro problema relacionado com o aprendizado tradicional de máquinas é que os dados do usuário são agregados em um local central onde eles violam as leis de privacidade locais e tornam os dados mais vulneráveis a violações de dados.
Mobiltelefone, Wearables und selbstfahrende Telefone sind nur einige Beispiele für moderne verteilte Netzwerke, die täglich riesige Mengen an Informationen generieren. Aufgrund der wachsenden Rechenkapazität dieser Geräte sowie der Herausforderungen bei der Übertragung privater Informationen ist es wichtig geworden, einen Teil der Daten lokal zu verarbeiten und Lern- und Berechnungsmethoden an die Gerätegrenze zu verschieben. Federated Learning hat sich in solchen Situationen als Lernmodell entwickelt. Federated Learning (FL) ist eine Expertenform des dezentralen maschinellen Lernens (ML). Dies ist wichtig in Bereichen wie Datenschutz, groß angelegte maschinelle Ausbildung und Verteilung. Es basiert auch auf der aktuellen Phase der IKT und der neuen Hardwaretechnologie und ist die nächste Generation der künstlichen Intelligenz (KI). Bei FL basiert ein zentralisiertes ML-Modell auf allen Daten, die in einer zentralisierten Umgebung des traditionellen maschinellen Lernens verfügbar sind. Es funktioniert problemlos, wenn Vorhersagen von einem zentralen Server bedient werden können. Benutzer fordern schnelle Antworten im mobilen Computing, aber die Verarbeitung des Modells erfolgt beim Anblick des Servers, was zu lange dauert. Das Modell kann auf dem Gerät des Endbenutzers platziert werden, aber kontinuierliches Lernen ist eine Herausforderung, die überwunden werden muss, da die Modelle in einem vollständigen Datensatz programmiert werden und das Gerät des Endbenutzers keinen Zugriff auf das gesamte Datenpaket hat. Ein weiteres Problem im Zusammenhang mit dem traditionellen maschinellen Lernen besteht darin, dass Benutzerdaten an einem zentralen Ort aggregiert werden, an dem sie gegen lokale Datenschutzgesetze verstoßen und die Daten anfälliger für Datenverstöße machen.