Submitted 9 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 18 Pages. Was submitted on Artificial Intelligence Journal, Jan 29, 2024, ARTINT-D-24-00098 , MSC Class: 68A00 ACM Class: I.1.1
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 9 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 18 صفحه.در مجله اطلاعات مصنوعی ، 29 ژانویه 2024 ، ArtInt-D-24-00098 ، MSC کلاس: کلاس 68A00 ACM کلاس: I.1.1 ارسال 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
Learning from data silos is a difficult task for organizations that need to obtain knowledge of objects that appeared in multiple independent data silos. Objects in multi-organizations, such as government agents, are referred by different identifiers, such as driver license, passport number, and tax file number. The data distributions in data silos are mostly non-IID (Independently and Identically Distributed), labelless, and vertically partitioned (i.e., having different attributes). Privacy concerns harden the above issues. Conditions inhibit enthusiasm for collaborative work. While Federated Learning (FL) has been proposed to address these issues, the difficulty of labeling, namely, label costliness, often hinders optimal model performance. A potential solution lies in contrastive learning, an unsupervised self-learning technique to represent semantic data by contrasting similar data pairs. However, contrastive learning is currently not designed to handle tabular data silos that existed within multiple organizations where data linkage by quasi identifiers are needed. To address these challenges, we propose using semi-supervised contrastive federated learning, which we refer to as Contrastive Federated Learning with Data Silos (CFL). Our approach tackles the aforementioned issues with an integrated solution. Our experimental results demonstrate that CFL outperforms current methods in addressing these challenges and providing improvements in accuracy. Additionally, we present positive results that showcase the advantages of our contrastive federated learning approach in complex client environments.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
یادگیری از سیلوهای داده برای سازمانهایی که نیاز به کسب دانش در مورد اشیاء دارند که در سیلوهای مختلف داده مستقل ظاهر می شوند ، کار دشواری است.اشیاء موجود در سازماندهی های چندگانه ، مانند نمایندگان دولتی ، توسط شناسه های مختلف مانند گواهینامه رانندگی ، شماره گذرنامه و شماره پرونده مالیاتی ارجاع می شوند.توزیع داده ها در سیلوهای داده ها عمدتاً غیر IID (مستقل و یکسان توزیع می شوند) ، Labelless و به صورت عمودی تقسیم می شوند (یعنی داشتن ویژگی های مختلف).نگرانی های مربوط به حریم خصوصی موضوعات فوق را سخت می کند.شرایط مانع اشتیاق برای کار مشترک می شود.در حالی که یادگیری فدراسیون (FL) برای رسیدگی به این موضوعات پیشنهاد شده است ، دشواری برچسب زدن ، یعنی هزینه های برچسب زدن ، اغلب مانع عملکرد بهینه مدل می شود.یک راه حل بالقوه در یادگیری متضاد نهفته است ، یک تکنیک یادگیری بدون نظارت برای نشان دادن داده های معنایی با متضاد جفت داده های مشابه.با این حال ، یادگیری متضاد در حال حاضر برای رسیدگی به سیلوهای داده جدولی که در چندین سازمان وجود داشته اند ، که پیوند داده ها توسط شناسه های شبه مورد نیاز است ، طراحی نشده است.برای پرداختن به این چالش ها ، ما با استفاده از یادگیری فدرال متضاد نیمه تحت نظارت ، که ما به عنوان یادگیری متضاد فدرال با سیلوهای داده (CFL) یاد می کنیم ، پیشنهاد می کنیم.رویکرد ما با یک راه حل یکپارچه ، مسائل فوق را برطرف می کند.نتایج تجربی ما نشان می دهد که CFL از روشهای فعلی در پرداختن به این چالش ها و ارائه پیشرفت در دقت بهتر است.علاوه بر این ، ما نتایج مثبتی را ارائه می دهیم که مزایای استفاده از رویکرد یادگیری متضاد فدرال ما را در محیط های پیچیده مشتری نشان می دهد.
📚 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
