এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
টেনসরফ্লো ফেডারেটেড
গুগল দ্বারা উন্নত ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক ফেডারেটেড লার্নিংয়ের জন্য, টেনসরফ্লোতে সংহত এবং বিকেন্দ্রীকৃত ডেটার উপর বিতরণকৃত লার্নিং অ্যালগরিদমের সিমুলেশন ও স্থাপনার অনুমতি দেয়।
পাইসিফ্ট
ফেডারেটেড লার্নিং এবং গোপনীয়তা সংরক্ষণের জন্য ওপেন-সোর্স পাইথন লাইব্রেরি, পাইটর্চের সাথে নিরাপদ ক্রিপ্টোগ্রাফি এবং গোপন শেয়ারিং কৌশলগুলিকে একত্রিত করে।
ফ্লাওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
এমএল ফ্রেমওয়ার্ক-অজ্ঞেয়বাদী ফেডারেটেড লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক, ভিন্নধর্মী ক্লায়েন্ট এবং কাস্টমাইজযোগক অ্যাগ্রিগেশন কৌশল সহ ফেডারেটেড লার্নিং সিস্টেম স্থাপনের জন্য একটি নমনীয় স্থাপত্য প্রদান করে।
ফেডএমএল
ফেডারেটেড লার্নিং, এমএলওপিএস এবং বেঞ্চমার্কিংয়ের জন্য গবেষণা ও উৎপাদন লাইব্রেরি, বৃহৎ স্কেলে ফেডারেটেড লার্নিং অ্যাপ্লিকেশন উন্নয়ন ও স্থাপনার জন্য একটি সম্পূর্ণ প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে।
ওপেনএফএল
স্বাস্থ্য ও চিকিৎসা পরিবেশে ফেডারেটেড লার্নিংয়ের জন্য ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক, ইন্টেল দ্বারা উন্নত এবং বিশেষভাবে গোপনীয়তা এবং এইচআইপিএএ সম্মতি প্রয়োজনীয়তার জন্য ডিজাইন করা।
সাবস্ট্র্যাটো
কুবেরনেটস-ভিত্তিক ওপেন-সোর্স ফেডারেটেড লার্নিং প্ল্যাটফর্ম, অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে শক্তিশালী বিচ্ছিন্নতা ও নিরাপত্তা সহ বিতরণকৃত লার্নিং ওয়ার্কলোডের অর্কেস্ট্রেশন অনুমতি দেয়।
লিফ
ফেডারেটেড লার্নিংয়ের জন্য ওপেন-সোর্স বেঞ্চমার্ক, ভিন্নধর্মী অবস্থার অধীনে অ্যালগরিদম মূল্যায়নের জন্য বাস্তবসম্মত পার্টিশনড ডেটাসেট এবং রেফারেন্স বাস্তবায়ন প্রদান করে।
ফেডএভিজি
ফেডারেটেড লার্নিংয়ে মৌলিক অ্যাগ্রিগেশন অ্যালগরিদম যা তাদের ডেটাসেটের আকারের উপর ভিত্তি করে ক্লায়েন্টদের স্থানীয় মডেলের ওজনযুক্ত গড় সম্পাদন করে, অনেক বৈকল্পিকের ভিত্তি হিসেবে কাজ করে।
FedProx
FedAvg এর একটি সম্প্রসারণ যা সিস্টেম এবং পরিসংখ্যানগত বিষমতার মোকাবিলা করতে স্থানীয় উদ্দেশ্যে একটি প্রক্সিমাল নিয়মিতকরণ পদ যোগ করে, অ-আইআইডি পরিবেশে অভিসৃতি উন্নত করে।
SCAFFOLD
ফেডারেটেড লার্নিং অ্যালগরিদম যা ক্লায়েন্ট-সার্ভার গ্রেডিয়েন্ট ড্রিফ্ট সংশোধন করে, অত্যন্ত বিষম পরিস্থিতিতে প্রশিক্ষণ স্থিতিশীল করতে নিয়ন্ত্রণ ভেরিয়েবল ব্যবহার করে।
FedBN
ফেডারেটেড লার্নিং কৌশল যা প্রতিটি ক্লায়েন্টের জন্য ব্যাচ নরমালাইজেশন পরিসংখ্যান স্থানীয়ভাবে সংরক্ষণ করে, অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে অ-আইআইডি ডেটা বন্টন আরও ভালভাবে পরিচালনা করতে সক্ষম করে।
FedOpt
ফেডারেটেড লার্নিংয়ের জন্য সার্ভার অপ্টিমাইজার পরিবার যা গ্লোবাল মডেল সমষ্টিকরণ প্রক্রিয়ায় সরাসরি Adam বা Yogi-এর মতো অভিযোজনযোগ্য অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি প্রয়োগ করে।
FedPer
ফেডারেটেড লার্নিং পদ্ধতি যা মডেল প্যারামিটারগুলিকে বেস (গ্লোবালি শেয়ার্ড) এবং কাস্টমাইজড (স্থানীয়) এ বিভক্ত করে, সহযোগিতা সংরক্ষণ করার সময় দক্ষ ব্যক্তিগতকরণের অনুমতি দেয়।
Aggregation Server
ফেডারেটেড আর্কিটেকচারে কেন্দ্রীয় উপাদান যা ক্লায়েন্টদের স্থানীয় আপডেট সংগ্রহ করে, সমষ্টিকরণ অ্যালগরিদম কার্যকর করে এবং অংশগ্রহণকারীদের কাছে আপডেট করা গ্লোবাল মডেল বিতরণ করে।
Client Library
ক্লায়েন্ট-সাইড সফ্টওয়্যার টুলসেট যা ফেডারেটেড লার্নিং সিস্টেমে যোগাযোগ প্রোটোকল, নিরাপদ স্থানীয় প্রশিক্ষণ এবং মডেল লাইফসাইকেল ম্যানেজমেন্ট বাস্তবায়ন করে।
Secure Aggregation
ক্রিপ্টোগ্রাফিক প্রোটোকল যা সার্ভারকে পৃথক ক্লায়েন্ট আপডেট অ্যাক্সেস না করে মডেল আপডেট সমষ্টিকরণ করতে দেয়, স্থানীয় অবদানের গোপনীয়তা রক্ষা করে।
Homomorphic Encryption
Technique cryptographique permettant d'effectuer des calculs directement sur des données chiffrées, utilisée en apprentissage fédéré pour agréger les modèles sans jamais déchiffrer les contributions clientes.