ترجمه فارسی مقاله پرداختن به ناهمگونی در یادگیری فدرال: چالش ها و راه حل های یک محیط تولید مشترک

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Addressing Heterogeneity in Federated Learning: Challenges and Solutions for a Shared Production Environment
عنوان مقاله به فارسی پرداختن به ناهمگونی در یادگیری فدرال: چالش ها و راه حل های یک محیط تولید مشترک
نویسندگان Tatjana Legler, Vinit Hegiste, Ahmed Anwar, Martin Ruskowski
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 18 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارائه شده در 18 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.
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) has emerged as a promising approach to training machine learning models across decentralized data sources while preserving data privacy, particularly in manufacturing and shared production environments. However, the presence of data heterogeneity variations in data distribution, quality, and volume across different or clients and production sites, poses significant challenges to the effectiveness and efficiency of FL. This paper provides a comprehensive overview of heterogeneity in FL within the context of manufacturing, detailing the types and sources of heterogeneity, including non-independent and identically distributed (non-IID) data, unbalanced data, variable data quality, and statistical heterogeneity. We discuss the impact of these types of heterogeneity on model training and review current methodologies for mitigating their adverse effects. These methodologies include personalized and customized models, robust aggregation techniques, and client selection techniques. By synthesizing existing research and proposing new strategies, this paper aims to provide insight for effectively managing data heterogeneity in FL, enhancing model robustness, and ensuring fair and efficient training across diverse environments. Future research directions are also identified, highlighting the need for adaptive and scalable solutions to further improve the FL paradigm in the context of Industry 4.0.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

یادگیری فدرال (FL) به عنوان یک رویکرد امیدوار کننده برای آموزش مدل های یادگیری ماشین در سراسر منابع داده غیر متمرکز ضمن حفظ حریم خصوصی داده ها ، به ویژه در محیط های تولیدی و تولید مشترک ، ظاهر شده است.با این حال ، وجود تغییرات ناهمگونی داده در توزیع داده ها ، کیفیت و حجم در مشتری های مختلف یا مشتری و سایت های تولید ، چالش های مهمی را برای اثربخشی و کارآیی FL ایجاد می کند.در این مقاله یک مرور کلی از ناهمگونی در FL در چارچوب تولید ، جزئیات انواع و منابع ناهمگونی ، از جمله داده های غیر مستقل و یکسان توزیع شده (غیر IID) ، داده های نامتوازن ، کیفیت داده های متغیر و ناهمگونی آماری ارائه شده است.ما در مورد تأثیر این نوع ناهمگونی بر آموزش مدل بحث می کنیم و روشهای فعلی را برای کاهش عوارض جانبی آنها مرور می کنیم.این روشها شامل مدل های شخصی و سفارشی ، تکنیک های جمع آوری قوی و تکنیک های انتخاب مشتری است.این مقاله با سنتز تحقیقات موجود و ارائه استراتژی های جدید ، بینشی برای مدیریت مؤثر ناهمگونی داده ها در FL ، تقویت استحکام مدل و اطمینان از آموزش عادلانه و کارآمد در محیط های متنوع فراهم می کند.مسیرهای تحقیق آینده نیز مشخص شده است ، و این امر نیاز به راه حل های تطبیقی ​​و مقیاس پذیر برای بهبود بیشتر پارادایم FL در زمینه صنعت 4.0 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.

🎯 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.