Machine learningPrivacy-preserving analysis

التعلم الاتحادي

التعلم الاتحادي (Federated Learning) هو نموذج تعلم آلي موزع قُدِّم بواسطة McMahan وآخرون في عام 2017، حيث يتم تدريب نموذج عالمي بشكل تعاوني عبر العديد من العملاء اللامركزيين - مثل الأجهزة المحمولة أو أنظمة المستشفيات - دون نقل البيانات الأولية أبدًا إلى خادم مركزي. يقوم كل مشارك بحساب تحديثات النموذج محليًا باستخدام بياناته الخاصة؛ فقط تلك التحديثات، وليس البيانات الأساسية، هي التي يتم إرسالها وتجميعها بواسطة الخادم لتحسين النموذج المشترك.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+4 more

المصادر

  1. McMahan, B., Moore, E., Ramage, D., Hampson, S., & Arcas, B. A. (2017). Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data. Artificial Intelligence and Statistics, 1273–1282. link

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 2). Federated Learning. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/privacy/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.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateFederated Learning (Federated Learning). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/privacy/federated-learning · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026