Birleştirilmiş Transfer Öğrenimi

• Makine Öğrenimi
• 12:38, Oca 07
• Arda Kara
• 262 Okunma
• 0 Yorum

Federe öğrenme üzerine kapsamlı bir araştırma: Zorluklar, yöntemler ve uygulamalar.

Federe Öğrenme (FL), veri gizliliğini korurken işbirlikçi model eğitimine olanak tanıyan yeni bir dağıtık makine öğrenimi paradigması olarak büyük ilgi görmüştür. Ancak geleneksel FL yöntemleri veri heterojenliği, sistem heterojenliği ve etiketli veri kıtlığı gibi zorluklarla karşı karşıyadır.

Bu sorunları ele almak için Transfer Öğrenimini (TL) FL'ye entegre eden Federated Transfer Learning (FTL) çok sayıda araştırmacının ilgisini çekmiştir. Ancak FL, her iletişim turunda katılımcılar arasında sürekli bilgi paylaşımına olanak tanırken yerel verilerin diğer katılımcılar tarafından erişilmesine izin vermediğinden FTL, TL'de bulunmayan birçok benzersiz zorlukla karşı karşıyadır.

Fuzhen Zhuang liderliğindeki bir araştırma ekibi, FTL alanındaki en son gelişmelere kapsamlı bir genel bakış sağlamak ve araştırmacılara değerli içgörüler sunmak için yeni araştırmalarını 15 Aralık 2024 tarihinde Frontiers of Computer Science dergisinde yayınladı.

Araştırmada yazarlar, FTL senaryolarının yaygın ortamlarını altı kategoride sınıflandırıyor: homojen FTL, heterojen FTL, dinamik heterojen FTL, model uyarlamalı FTL, yarı denetimli FTL ve denetimsiz FTL. Motivasyon, temel algoritmalar, model tasarımı, gizliliği koruyan mekanizmalar ve iletişim mimarileri gibi hususları kapsayan mevcut FTL çalışmalarına dayanarak bu zorluklara yönelik çözümleri sistematik olarak özetlemektedirler.

Araştırma sadece FTL'nin teorik yönlerini kapsamakla kalmıyor, aynı zamanda pratik uygulamalarını da vurguluyor. Yazarlar, FTL'nin başarısında sistemlerin ve altyapının önemini tartışmakta ve çeşitli alanlardaki mevcut uygulamalarını ana hatlarıyla belirtmektedir. Ayrıca FTL'nin geliştirilmesi ve benimsenmesi için geleceğe yönelik beklentiler önermektedirler.

 

Bu kapsamlı araştırma, makine öğrenimi, veri gizliliği ve dağıtık hesaplama alanlarında çalışan araştırmacılar ve uygulayıcılar için değerli bir kaynak niteliğindedir. FTL'deki zorlukları ve fırsatları anlamak için sağlam bir temel sağlar ve hızla gelişen bu alanda daha fazla ilerlemeyi teşvik etmesi beklenmektedir.

 

0 Yorum

Arda Kara

Yapay Zeka Mühendisi

ADMİN

PROFİL