Machine Learning,Cryptography and Security,Distributed, Parallel, and Cluster Computing,یادگیری ماشین , رمزنگاری و امنیت , توزیع شده , موازی و محاسبات خوشه ای ,
توضیحات
Submitted 17 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی
ارسال شده 17 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 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) is a distributed machine learning paradigm enabling collaborative model training while preserving data privacy. In today's landscape, where most data is proprietary, confidential, and distributed, FL has become a promising approach to leverage such data effectively, particularly in sensitive domains such as medicine and the electric grid. Heterogeneity and security are the key challenges in FL, however; most existing FL frameworks either fail to address these challenges adequately or lack the flexibility to incorporate new solutions. To this end, we present the recent advances in developing APPFL, an extensible framework and benchmarking suite for federated learning, which offers comprehensive solutions for heterogeneity and security concerns, as well as user-friendly interfaces for integrating new algorithms or adapting to new applications. We demonstrate the capabilities of APPFL through extensive experiments evaluating various aspects of FL, including communication efficiency, privacy preservation, computational performance, and resource utilization. We further highlight the extensibility of APPFL through case studies in vertical, hierarchical, and decentralized FL. APPFL is open-sourced at https://github.com/APPFL/APPFL.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
یادگیری فدرال (FL) یک الگوی یادگیری ماشین توزیع شده است که ضمن حفظ حریم خصوصی داده ها ، آموزش مدل مشترک را قادر می سازد.در چشم انداز امروز ، جایی که بیشتر داده ها اختصاصی ، محرمانه و توزیع شده است ، FL به یک رویکرد امیدوار کننده برای اهرم چنین داده هایی به طور مؤثر ، به ویژه در حوزه های حساس مانند پزشکی و شبکه برقی تبدیل شده است.ناهمگونی و امنیت چالش های اصلی در FL است.بیشتر چارچوب های FL موجود یا به طور مناسب در رفع این چالش ها یا عدم انعطاف پذیری در ترکیب راه حل های جدید ناکام هستند.برای این منظور ، ما پیشرفت های اخیر در توسعه APPFL ، یک چارچوب گسترده و مجموعه معیار برای یادگیری فدرال را ارائه می دهیم ، که راه حل های جامع برای ناهمگونی و نگرانی های امنیتی و همچنین رابط های کاربر پسند برای ادغام الگوریتم های جدید یا سازگاری با برنامه های جدید ارائه می دهد.ما قابلیت های APPFL را از طریق آزمایش های گسترده ای که جنبه های مختلف FL را ارزیابی می کند ، از جمله راندمان ارتباطات ، حفظ حریم خصوصی ، عملکرد محاسباتی و استفاده از منابع را نشان می دهیم.ما بیشتر قابلیت گسترش APPFL را از طریق مطالعات موردی در FL عمودی ، سلسله مراتبی و غیرمتمرکز برجسته می کنیم.APPFL در https://github.com/appfl/appfl باز است.
📚 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.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 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
