Machine learningMachine learning

למידה פדרטיבית מקוונת

למידה פדרטיבית מקוונת (Online Federated Learning - OFL) משלבת את המבנה המבוזר ומשמר הפרטיות של למידה פדרטיבית עם משטר העדכונים הסדרתי, דגימה-אחר-דגימה, של למידה מקוונת. לקוחות — כגון מכשירים ניידים או חיישני קצה — מקבלים מודל גלובלי, מעדכנים אותו על נתונים מקומיים חדשים המגיעים ללא שיתוף תצפיות גולמיות, ותורמים עדכונים דחוסים לשרת מרכזי המאגד אותם בזמן אמת כמעט.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  1. 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
  2. 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

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Online Federated Learning (Sequential Distributed Learning without Centralised Data). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateOnline Federated Learning (Online Federated Learning (Sequential Distributed Learning without Centralised Data)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/machine-learning/online-federated-learning · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026