ScholarGate
Asystent
Machine learningMachine learning

Aktywne Uczenie w Uczeniu Federacyjnym

Aktywne Uczenie Federacyjne łączy efektywność anotacji aktywnego uczenia z decentralizacją uczenia federacyjnego chroniącą prywatność. Wspólny globalny model jest trenowany na rozproszonych klientach, z których każdy niezależnie szereguje swoje nieoznakowane lokalne dane i żąda etykiet tylko dla najbardziej informatywnych przykładów, zachowując surowe dane na urządzeniu przez cały czas.

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Aktywne Uczenie w Uczeniu Federacyjnym
Aktywna naukaUczenie federacyjneUczenie onlineUczenie samo nadzorowaneUczenie ze wsparciem czę…Uczenie transferowe

Źródła

  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 ↗

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Federated Active Learning (Active Learning within Federated Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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 →

Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →

ScholarGate — Active Learning Federated Learning (Federated Active Learning (Active Learning within Federated Learning)). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/machine-learning/active-learning-federated-learning · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026