Translation not up to date
Wybierz kurs, który pasuje do Twoich potrzeb. Aby ułatwić proces uczenia się stowarzyszonej nauki, dostępny jest jeden kurs z podejściem opartym na interfejsie użytkownika oraz jeden kurs z podejściem wywołania API dla wielu środowisk i zestawów danych. Wyniki są takie same. Wszystkie kursy oparte na interfejsie użytkownika demonstrują sposób tworzenia eksperymentu programu Federated Learning w środowisku o niskim kodzie. Wszystkie kursy oparte na interfejsach API korzystają z dwóch przykładowych notatników z skryptami Python w celu zademonstrować sposób budowania i uczenia eksperymentu.
Tensorflow
Te praktyczne kursy uczą, jak utworzyć krok po kroku w ramach programu "Federated Learning". Te kursy korzystają z zestawu danych MNIST, aby zademonstrować, w jaki sposób różne podmioty mogą wnosić dane w celu uczenia modelu w celu rozpoznania pisma. Istnieje możliwość wyboru między interfejsem użytkownika lub wersją interfejsu API kursu.
XGBoost
Jest to kurs dla stowarzyszonej nauki, który uczy, jak stworzyć eksperyment krok po kroku z dochodem w środowisku XGBoost. Kurs pokazuje, w jaki sposób różne podmioty mogą wnosić dane, aby szkolić model o dochodach dorosłych.
Szyfrowanie homomorficzne
Jest to kurs dla stowarzyszonej nauki, który uczy jak korzystać z zaawansowanej metody szyfrowania homomorficznego krok po kroku.
Temat nadrzędny: IBM Federated Learning