এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
কনভার্জেন্স রেট
ফেডারেটেড লার্নিং অ্যালগরিদম যে গতিতে একটি সর্বোত্তম সমাধান বা স্থির বিন্দুতে পৌঁছায় তার পরিমাপ, যা ডেটার বৈচিত্র্য এবং ক্লায়েন্টদের মধ্যে যোগাযোগ দ্বারা প্রভাবিত হয়।
স্থানীয় আপডেট
কেন্দ্রীয় সার্ভারের সাথে যোগাযোগের আগে প্রতিটি ক্লায়েন্টে স্থানীয়ভাবে সম্পাদিত অপ্টিমাইজেশন পুনরাবৃত্তির সংখ্যা, যা সরাসরি কনভার্জেন্স এবং গণনাগত দক্ষতাকে প্রভাবিত করে।
গ্লোবাল মডেল
সমস্ত অংশগ্রহণকারী ক্লায়েন্টের অবদানের ফেডারেশন থেকে প্রাপ্ত সমষ্টিগত মডেল, যা বিতরণকৃত সিস্টেমের সম্মিলিত জ্ঞানকে উপস্থাপন করে।
গ্রেডিয়েন্ট কম্প্রেশন
কোয়ান্টিফিকেশন বা স্যাম্পলিং এর মাধ্যমে ক্লায়েন্ট এবং সার্ভারের মধ্যে প্রেরিত গ্রেডিয়েন্টের আকার হ্রাস করার কৌশল, কনভার্জেন্স বজায় রাখার সময় যোগাযোগের দক্ষতা উন্নত করে।
ডিফারেনশিয়াল প্রাইভেসি
স্থানীয় আপডেটে নিয়ন্ত্রিত শব্দ যোগ করে গোপনীয়তা নিশ্চিত করার তাত্ত্বিক কাঠামো, যা ফেডারেটেড মডেলের গোপনীয়তা এবং কনভার্জেন্সের মধ্যে ট্রেড-অফকে প্রভাবিত করে।
বাইজেন্টাইন ফল্ট টলারেন্স
দুর্ভাবনাপূর্ণ বা ব্যর্থ ক্লায়েন্টদের দ্বারা ভুল আপডেট প্রেরণের বিরুদ্ধে সিস্টেমের রোবাস্টনেস, যা সনাক্তকরণ এবং প্রতিরোধী সমষ্টি প্রক্রিয়ার প্রয়োজন।
অ্যাসিনক্রোনাস ফেডারেটেড লার্নিং
প্রশিক্ষণের প্যারাডাইম যেখানে ক্লায়েন্টরা গ্লোবাল মডেলকে অ্যাসিনক্রোনাসভাবে আপডেট করে, অপেক্ষার সময় হ্রাস করে কিন্তু কনভার্জেন্স বিশ্লেষণকে জটিল করে।
মডেল হেটেরোজেনিটি
ফেডারেটেড সিস্টেমে ক্লায়েন্ট মডেলগুলির মধ্যে স্থাপত্যিক বৈচিত্র্য ব্যবস্থাপনা, কনভার্জেন্স নিশ্চিত করার জন্য অভিযোজিত সমষ্টি কৌশলের প্রয়োজন।
কনভার্জেন্স বিশ্লেষণ
তথ্যের বৈচিত্র্য, ব্যর্থতা এবং যোগাযোগের সীমাবদ্ধতাগুলি বিবেচনায় নিয়ে ফেডারেটেড অ্যালগরিদমগুলির কনভার্জেন্স নিশ্চিত করার শর্তগুলির তাত্ত্বিক অধ্যয়ন।
অপ্টিমাইজেশন ল্যান্ডস্কেপ
ফেডারেটেড লার্নিংয়ে সম্মিলিত লস সারফেস, ক্লায়েন্টদের মধ্যে নন-আইআইডি ডেটা বন্টনের কারণে একাধিক লোকাল অপ্টিমা দ্বারা চিহ্নিত।
ক্লায়েন্ট স্যাম্পলিং
প্রতিটি ট্রেনিং রাউন্ডে ক্লায়েন্টদের একটি উপসেট নির্বাচনের কৌশল, যা গ্লোবাল মডেলে কনভার্জেন্সের গতি এবং প্রতিনিধিত্বের ন্যায্যতাকে প্রভাবিত করে।
ফেডারেটেড লার্নিংয়ে মোমেন্টাম
বিতরণকৃত পরিবেশে অপ্টিমাইজেশন স্থিতিশীল এবং ত্বরান্বিত করতে লোকাল বা গ্লোবাল গ্রেডিয়েন্টের ইতিহাস ব্যবহার করে কনভার্জেন্স ত্বরান্বিত করার কৌশল।
কনভার্জেন্স গ্যারান্টি
তাত্ত্বিক বৈশিষ্ট্য যা নিশ্চিত করে যে ফেডারেটেড অ্যালগরিদম নির্দিষ্ট শর্তে কনভার্জ হবে, যার মধ্যে কনভার্জেন্স রেট এবং চূড়ান্ত মডেলের গুণমানের সীমা অন্তর্ভুক্ত।
ফেডারেটেড অপ্টিমাইজেশন
ফেডারেটেড লার্নিংয়ের সীমাবদ্ধতাগুলির জন্য নির্দিষ্ট অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতিগুলি অধ্যয়নকারী শৃঙ্খলা, যা অপ্টিমাইজেশন তত্ত্ব এবং বিতরণকৃত সিস্টেমগুলিকে একত্রিত করে।
সিস্টেম হেটেরোজেনিটি
ক্লায়েন্টদের মধ্যে গণনীয় এবং নেটওয়ার্ক ক্ষমতার পরিবর্তনশীলতা, যা সরাসরি কনভার্জেন্স কৌশলগুলিকে প্রভাবিত করে এবং অভিযোজিত পদ্ধতির প্রয়োজন।