ऑनलाइन फ़ेडरेटेड लर्निंग
ऑनलाइन फ़ेडरेटेड लर्निंग (OFL) फ़ेडरेटेड लर्निंग की गोपनीयता-संरक्षण, विकेन्द्रीकृत संरचना को ऑनलाइन लर्निंग के अनुक्रमिक, नमूना-दर-नमूना अद्यतन व्यवस्था के साथ जोड़ती है। क्लाइंट — जैसे मोबाइल डिवाइस या एज सेंसर — एक वैश्विक मॉडल प्राप्त करते हैं, इसे नई आने वाली स्थानीय डेटा पर कच्ची अवलोकनों को साझा किए बिना अद्यतन करते हैं, और एक केंद्रीय सर्वर में संपीड़ित अद्यतन का योगदान करते हैं जो उन्हें लगभग वास्तविक समय में एकत्रित करता है।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Online Federated Learning (Sequential Distributed Learning without Centralised Data). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/online-federated-learning
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