ScholarGate
Асистент
Machine learningMachine learning

Федеративне активне навчання

Федеративне активне навчання поєднує ефективність анотування активного навчання з децентралізацією федеративного навчання, що зберігає конфіденційність. Спільна глобальна модель навчається на розподілених клієнтах, кожен з яких незалежно ранжує свої немарковані локальні дані та запитує мітки лише для найбільш інформативних прикладів, зберігаючи вихідні дані на пристрої протягом усього процесу.

Відкрити у MethodMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

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

Федеративне активне навчання
Активне навчанняФедеративне навчанняОнлайн-навчанняСамокероване навчанняНапівкероване навчанняТрансферне навчання

Джерела

  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 ↗

Як цитувати цю сторінку

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

Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →

ScholarGate — Active Learning Federated Learning (Federated Active Learning (Active Learning within Federated Learning)). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/machine-learning/active-learning-federated-learning · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026