연합 학습서 및 샘플
마지막 업데이트 날짜: 2024년 10월 04일
필요에 맞는 튜토리얼을 선택하십시오. Federated Learning의 학습 프로세스를 용이하게 하기 위해, UI 기반 접근 방식을 사용하는 하나의 학습서와 여러 프레임워크 및 데이터 세트를 위한 API 호출 접근법을 사용하는 하나의 학습서가 제공됩니다. 두 접근법의 결과는 동일합니다. 모든 UI 기반 학습서에서는 낮은 코드 환경에서 Federated Learning 실험을 작성하는 방법을 설명합니다. 모든 API 기반 학습서에서는 Python 스크립트가 있는 두 개의 샘플 노트북을 사용하여 실험을 빌드하고 훈련하는 방법을 설명합니다.
Tensorflow
이러한 실습 학습서에서는 Federated Learning 실험 단계를 단계별로 작성하는 방법에 대해 설명합니다. 이 학습서에서는 MNIST 데이터 세트를 사용하여 서로 다른 상대가 데이터를 제공하여 모델을 훈련하여 필적을 인식하는 방법을 설명합니다. 학습서의 UI 기반 또는 API 버전 중에서 선택할 수 있습니다.
XGBoost
이는 XGBoost 프레임워크의 수입으로 단계별로 실험 단계를 작성하는 방법을 설명하는 Federated Learning을 위한 학습서입니다. 이 학습서에서는 서로 다른 상대가 성인 소득에 대한 모델을 훈련하기 위해 데이터를 제공하는 방법에 대해 설명합니다.
동형 암호화
이 학습서는 단일 암호화의 고급 메소드를 단계별로 사용하는 방법을 학습하는 연합 학습용 학습서입니다.
상위 주제: IBM 연합 학습
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