التعلم الفيدرالي؟">1. ما هو التعلم الفيدرالي؟
التعلم الفيدرالي هو منهجية تتيح للأنظمة تعلم نموذج مشترك دون الحاجة إلى تبادل بيانات المستخدمين، مما يحافظ على الخصوصية.
FedAvg وFedProx؟">2. لماذا نستخدم FedAvg وFedProx؟
- **FedAvg**: يعتمد على مبدأ المتوسط الحسابي لتحديث النماذج.
- **FedProx**: يمتاز بإضافة قيود على التحديثات لتحسين الأداء في بيئات البيانات المتباينة.
CIFAR-10 غير المستقل">3. إنشاء إعداد CIFAR-10 غير المستقل
لنقم بتقسيم بيانات CIFAR-10 باستخدام توزيع ديريشليت (Dirichlet Distribution) لمحاكاة عدم التوازن في التسميات عبر المواقع الفيدرالية.
واجهة برمجة التطبيقات NVFlare">4. استخدام واجهة برمجة التطبيقات NVFlare
سنقوم باستخدام واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ NVFlare لتعريف وإطلاق مهام التعلم الفيدرالي. هذا سيسهل علينا التعامل مع البيانات والنماذج بكفاءة.
التجربة">5. إطلاق التجربة
عند الإنتهاء من الإعداد، سنقوم بإطلاق التجربة وجمع النتائج لتحليل الأداء والمقارنة بين الطريقتين. ماذا ستظهر لنا النتائج؟
لا تفوت فرصة الاستفادة من هذا الدليل المبتكر! ما رأيكم في هذا التطور؟ شاركونا في التعليقات.