ScholarGate
Asistent
Machine learningMachine learning

Federated aktivno učenje

Federated aktivno učenje kombinira učinkovitost anotiranja aktivnog učenja s decentralizacijom očuvanja privatnosti federiranog učenja. Zajednički globalni model trenira se na distribuiranim klijentima, od kojih svaki neovisno rangira svoje neoznačene lokalne podatke i zahtijeva oznake samo za najinformativnije primjere, zadržavajući sirove podatke na uređaju tijekom cijelog procesa.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Method map

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

Federated aktivno učenje
Aktivno učenjeFederalizirano učenjeMrežno učenjeSamonadzirano učenjePolunadzorirano učenjePrijenosno učenje

Izvori

  1. Ro, J. Y., Ali, A., Lin, Z., & Suresh, A. T. (2021). Scaling Federated Learning for Fine-tuning of Large Language Models. In Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). link ↗
  2. Federated learning. Wikipedia. link ↗

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 3). Federated Active Learning (Active Learning within Federated Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/machine-learning/active-learning-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 →

Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →

ScholarGate — Active Learning Federated Learning (Federated Active Learning (Active Learning within Federated Learning)). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/machine-learning/active-learning-federated-learning · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026