ترجمه فارسی مقاله فعال کردن یادگیری فدرال قابل اعتماد در اینترنت اشیاء صنعتی: پر کردن شکاف بین تفسیرپذیری و استحکام

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Enabling Trustworthy Federated Learning in Industrial IoT: Bridging the Gap Between Interpretability and Robustness
عنوان مقاله به فارسی فعال کردن یادگیری فدرال قابل اعتماد در اینترنت اشیاء صنعتی: پر کردن شکاف بین تفسیرپذیری و استحکام
نویسندگان Senthil Kumar Jagatheesaperumal, Mohamed Rahouti, Ali Alfatemi, Nasir Ghani, Vu Khanh Quy, Abdellah Chehri
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 8
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Artificial Intelligence,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی ,
توضیحات Submitted 1 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 7 pages, 2 figures , MSC Class: 68Txx ACM Class: I.2.6 , Journal ref: IEEE Internet of Things Magazine, Year: 2024, Volume: 7, Issue: 5
توضیحات به فارسی ارسال 1 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 7 صفحه ، 2 شکل ، کلاس MSC: 68TXX ACM کلاس: I.2.6 ، مجله Ref: مجله اینترنت IEEE ، سال: 2024 ، جلد: 7 ، شماره: 5
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Federated Learning (FL) represents a paradigm shift in machine learning, allowing collaborative model training while keeping data localized. This approach is particularly pertinent in the Industrial Internet of Things (IIoT) context, where data privacy, security, and efficient utilization of distributed resources are paramount. The essence of FL in IIoT lies in its ability to learn from diverse, distributed data sources without requiring central data storage, thus enhancing privacy and reducing communication overheads. However, despite its potential, several challenges impede the widespread adoption of FL in IIoT, notably in ensuring interpretability and robustness. This article focuses on enabling trustworthy FL in IIoT by bridging the gap between interpretability and robustness, which is crucial for enhancing trust, improving decision-making, and ensuring compliance with regulations. Moreover, the design strategies summarized in this article ensure that FL systems in IIoT are transparent and reliable, vital in industrial settings where decisions have significant safety and economic impacts. The case studies in the IIoT environment driven by trustworthy FL models are provided, wherein the practical insights of trustworthy communications between IIoT systems and their end users are highlighted.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

یادگیری فدرال (FL) نشان دهنده تغییر پارادایم در یادگیری ماشین است و در حالی که داده ها را بومی سازی می کند ، آموزش مدل مشترک را امکان پذیر می کند.این رویکرد به ویژه در زمینه اینترنت صنعتی اشیاء (IIOT) مناسب است ، جایی که حریم خصوصی داده ها ، امنیت و استفاده کارآمد از منابع توزیع شده بسیار مهم است.جوهر FL در IIOT در توانایی آن در آموختن از منابع داده های متنوع و توزیع شده بدون نیاز به ذخیره سازی داده های مرکزی نهفته است ، بنابراین باعث افزایش حریم خصوصی و کاهش سربار ارتباطات می شود.با این حال ، با وجود پتانسیل های آن ، چندین چالش مانع از پذیرش گسترده FL در IIOT ، به ویژه در اطمینان از تفسیر و استحکام می شود.این مقاله با استفاده از شکاف بین تفسیر و استحکام ، به فعال کردن FL قابل اعتماد در IIOT می پردازد ، که برای تقویت اعتماد ، بهبود تصمیم گیری و اطمینان از رعایت مقررات بسیار مهم است.علاوه بر این ، استراتژی های طراحی خلاصه شده در این مقاله اطمینان حاصل می کند که سیستم های FL در IIOT شفاف و قابل اعتماد هستند ، در محیط های صنعتی که در آن تصمیمات دارای ایمنی و تأثیرات اقتصادی قابل توجهی هستند ، حیاتی هستند.مطالعات موردی در محیط IIOT که توسط مدلهای FL قابل اعتماد هدایت می شود ، ارائه شده است که در آن بینش های عملی ارتباطات قابل اعتماد بین سیستم های IIOT و کاربران نهایی آنها برجسته می شود.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.