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) has been widely adopted across various applications, such as healthcare, finance, and smart cities. However, as experimental scenarios become more complex, existing FL frameworks and benchmarks have struggled to keep pace. This paper introduces FedModule, a flexible and extensible FL experimental framework that has been open-sourced to support diverse FL paradigms and provide comprehensive benchmarks for complex experimental scenarios. FedModule adheres to the "one code, all scenarios" principle and employs a modular design that breaks the FL process into individual components, allowing for the seamless integration of different FL paradigms. The framework supports synchronous, asynchronous, and personalized federated learning, with over 20 implemented algorithms. Experiments conducted on public datasets demonstrate the flexibility and extensibility of FedModule. The framework offers multiple execution modes-including linear, threaded, process-based, and distributed-enabling users to tailor their setups to various experimental needs. Additionally, FedModule provides extensive logging and testing capabilities, which facilitate detailed performance analysis of FL algorithms. Comparative evaluations against existing FL toolkits, such as TensorFlow Federated, PySyft, Flower, and FLGo, highlight FedModule's superior scalability, flexibility, and comprehensive benchmark support. By addressing the limitations of current FL frameworks, FedModule marks a significant advancement in FL experimentation, providing researchers and practitioners with a robust tool for developing and evaluating FL algorithms across a wide range of scenarios.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
یادگیری فدرال (FL) به طور گسترده ای در برنامه های مختلف مانند مراقبت های بهداشتی ، امور مالی و شهرهای هوشمند پذیرفته شده است.با این حال ، هرچه سناریوهای آزمایشی پیچیده تر می شوند ، چارچوب های FL و معیارهای موجود برای حفظ سرعت تلاش کرده اند.در این مقاله FedModule ، یک چارچوب آزمایشی انعطاف پذیر و گسترده FL که برای پشتیبانی از پارادایم های متنوع FL و ارائه معیارهای جامع برای سناریوهای آزمایشی پیچیده ارائه شده است.FedModule به اصل "یک کد ، همه سناریوها" پایبند است و از یک طراحی مدولار استفاده می کند که روند FL را به اجزای جداگانه می شکند و امکان ادغام یکپارچه پارادایم های مختلف FL را فراهم می کند.این چارچوب با بیش از 20 الگوریتم اجرا شده ، از یادگیری همزمان ، ناهمزمان و شخصی فدرال پشتیبانی می کند.آزمایشات انجام شده بر روی مجموعه داده های عمومی انعطاف پذیری و گسترش فدرال را نشان می دهد.این چارچوب چندین حالت اجرای را ارائه می دهد که از جمله کاربران خطی ، موضوعی ، مبتنی بر فرآیند و توزیع شده برای تنظیم تنظیمات خود به نیازهای مختلف آزمایشی ارائه می دهد.علاوه بر این ، FedModule قابلیت های گسترده ورود و آزمایش را فراهم می کند ، که تجزیه و تحلیل عملکرد دقیق الگوریتم های FL را تسهیل می کند.ارزیابی های تطبیقی در برابر ابزارهای FL موجود ، مانند فدراسیون Tensorflow ، Pysyft ، Flower و Flgo ، مقیاس پذیری برتر ، انعطاف پذیری و پشتیبانی جامع FedModule را برجسته می کند.با پرداختن به محدودیت های چارچوب های فعلی FL ، FedModule پیشرفت قابل توجهی در آزمایش FL نشان می دهد ، و یک ابزار قوی برای توسعه و ارزیابی الگوریتم های FL در طیف گسترده ای از سناریوها به محققان و پزشکان ارائه 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
