एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
टेंसरफ्लो फेडरेटेड
गूगल द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क जो फेडरेटेड लर्निंग के लिए है, टेंसरफ्लो के साथ एकीकृत और विकेंद्रीकृत डेटा पर वितरित सीखने के एल्गोरिदम के सिमुलेशन और तैनाती की अनुमति देता है।
पायसिफ्ट
फेडरेटेड लर्निंग और गोपनीयता संरक्षण के लिए एक ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरी, जो पायटॉर्च को क्रिप्टोग्राफी और सुरक्षित सीक्रेट शेयरिंग तकनीकों के साथ जोड़ती है।
फ्लावर फ्रेमवर्क
एमएल फ्रेमवर्क से स्वतंत्र फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क, जो विषम ग्राहकों और अनुकूलन योग्य एग्रीगेशन रणनीतियों के साथ फेडरेटेड लर्निंग सिस्टम तैनात करने के लिए एक लचीला आर्किटेक्चर प्रदान करता है।
फेडएमएल
फेडरेटेड लर्निंग, एमएलऑप्स और बेंचमार्किंग के लिए एक शोध और उत्पादन लाइब्रेरी, जो बड़े पैमाने पर फेडरेटेड लर्निंग अनुप्रयोगों के विकास और तैनाती के लिए एक व्यापक प्लेटफॉर्म प्रदान करती है।
ओपनएफएल
स्वास्थ्य और चिकित्सा वातावरण में फेडरेटेड लर्निंग के लिए एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क, इंटेल द्वारा विकसित और विशेष रूप से गोपनीयता और एचआईपीएए अनुपालन आवश्यकताओं के लिए डिज़ाइन किया गया।
सबस्ट्रेटो
कुबेरनेट्स पर आधारित एक ओपन-सोर्स फेडरेटेड लर्निंग प्लेटफॉर्म, जो प्रतिभागियों के बीच बढ़ी हुई अलगाव और सुरक्षा के साथ वितरित सीखने के कार्यभारों के ऑर्केस्ट्रेशन की अनुमति देता है।
लीफ
फेडरेटेड लर्निंग के लिए एक ओपन-सोर्स बेंचमार्क, जो विषम परिस्थितियों में एल्गोरिदम का मूल्यांकन करने के लिए यथार्थवादी विभाजित डेटासेट और संदर्भ कार्यान्वयन प्रदान करता है।
फेडएवीजी
फेडरेटेड लर्निंग में एक मौलिक एग्रीगेशन एल्गोरिदम जो उनके डेटासेट के आकार के आधार पर ग्राहकों के स्थानीय मॉडलों का भारित औसत करता है, जो कई वेरिएंट के लिए आधार के रूप में कार्य करता है।
फेडप्रॉक्स
फेडएवीजी का विस्तार जो सिस्टम और सांख्यिकीय विषमता को संभालने के लिए स्थानीय उद्देश्य में एक प्रॉक्सिमल नियमितीकरण शब्द जोड़ता है, गैर-आईआईडी वातावरण में अभिसरण में सुधार करता है।
स्कैफोल्ड
फेडरेटेड लर्निंग एल्गोरिदम जो क्लाइंट-सर्वर ग्रेडिएंट ड्रिफ्ट को ठीक करता है, अत्यधिक विषम परिदृश्यों में प्रशिक्षण को स्थिर करने के लिए नियंत्रण चर का उपयोग करता है।
फेडबीएन
फेडरेटेड लर्निंग तकनीक जो प्रत्येक क्लाइंट के लिए बैच नॉर्मलाइजेशन सांख्यिकी को स्थानीय रूप से संरक्षित करती है, प्रतिभागियों के बीच गैर-आईआईडी डेटा वितरण को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने की अनुमति देती है।
फेडऑप्ट
फेडरेटेड लर्निंग के लिए सर्वर ऑप्टिमाइज़र परिवार जो एडम या योगी जैसी अनुकूली ऑप्टिमाइज़ेशन विधियों को सीधे वैश्विक मॉडल एकत्रीकरण प्रक्रिया पर लागू करता है।
फेडपर
फेडरेटेड लर्निंग दृष्टिकोण जो मॉडल पैरामीटरों को आधार (वैश्विक रूप से साझा) और अनुकूलित (स्थानीय) में अलग करता है, सहयोग को संरक्षित करते हुए प्रभावी अनुकूलन की अनुमति देता है।
एग्रीगेशन सर्वर
फेडरेटेड आर्किटेक्चर में केंद्रीय घटक जो क्लाइंट्स से स्थानीय अपडेट एकत्र करता है, एकत्रीकरण एल्गोरिदम निष्पादित करता है और प्रतिभागियों को अद्यतन वैश्विक मॉडल वितरित करता है।
क्लाइंट लाइब्रेरी
क्लाइंट-साइड सॉफ्टवेयर टूल्स का सेट जो फेडरेटेड लर्निंग सिस्टम में संचार प्रोटोकॉल, सुरक्षित स्थानीय प्रशिक्षण और मॉडल जीवनचक्र प्रबंधन को लागू करता है।
सिक्योर एग्रीगेशन
क्रिप्टोग्राफिक प्रोटोकॉल जो सर्वर को क्लाइंट्स के व्यक्तिगत अपडेट तक पहुंच के बिना मॉडल अपडेट को एकत्रित करने की अनुमति देता है, इस प्रकार स्थानीय योगदान की गोपनीयता को संरक्षित करता है।
होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन
एक क्रिप्टोग्राफिक तकनीक जो एन्क्रिप्टेड डेटा पर सीधे गणना करने की अनुमति देती है, जिसका उपयोग फेडरेटेड लर्निंग में ग्राहक योगदान को कभी भी डिक्रिप्ट किए बिना मॉडल को एकत्रित करने के लिए किया जाता है।