التعلم الاتحادي عبر الإنترنت
يجمع التعلم الاتحادي عبر الإنترنت (OFL) بين الهيكل اللامركزي الذي يحافظ على الخصوصية للتعلم الاتحادي ونظام التحديث المتسلسل، عينة بعينة للتعلم عبر الإنترنت. يتلقى العملاء — مثل الأجهزة المحمولة أو أجهزة الاستشعار الطرفية — نموذجًا عالميًا، ويقومون بتحديثه على البيانات المحلية الواردة حديثًا دون مشاركة الملاحظات الأولية، ويساهمون بتحديثات مضغوطة إلى خادم مركزي يقوم بتجميعها في الوقت الفعلي تقريبًا.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Damaskinos, G., Guerraoui, R., Kermarrec, A.-M., Guirguis, A., Riviere, M., & Tempo, R. (2020). FLEET: Flexible and Efficient Federated Learning for Edge AI. Proceedings of Machine Learning and Systems (MLSys). link ↗
- McMahan, B., Moore, E., Ramage, D., Hampson, S., & Aguera y Arcas, B. (2017). Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data. Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 54, 1273–1282. link ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Online Federated Learning (Sequential Distributed Learning without Centralised Data). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/online-federated-learning
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- الخصوصية التفاضليةالخصوصية↔ compare
- التعلم الاتحاديالخصوصية↔ compare
- التعلم عبر الإنترنتتعلم الآلة↔ compare
- الانحدار التدرجي العشوائي (SGD)تعلم الآلة↔ compare
- التعلم التحويليتعلم الآلة↔ compare