Translation not up to date
The translation of this page does not represent the latest version. For the latest updates, see the English version of the documentation.
Last updated: 06 Tem 2023
IBM Federated Learning eğitim süreçlerinde kullanılan terminoloji.
Terminoloji
| Süre | Tanım |
|---|---|
| Taraf | Bir modeli işbirliği içinde eğitmek için farklı veri kaynaklarına katkıda bulunan kullanıcılar. Federated Learning, eğitimin farklı taraflar arasında veri maruz kalma riski olmadan gerçekleşmesini sağlar. Bir tarafın Watson Studio Birleşik Öğrenim projesi içinde en az Görüntüleyici iznine sahip olması gerekir. |
| Yönetici | Birleşik Öğrenim deneyini yapılandıran bir taraf üyesi, hangi tarafa izin verileceğini, hangi çerçevelerin kullanılacağını ve Uzak Eğitim Sistemlerini (RTS) nasıl ayarladığına ilişkin bilgi içerir. Birleşik Öğrenim deneyini başlatır ve sonuna kadar görebilirsiniz. Bir yöneticinin Watson Studio Birleşik Öğrenim projesi içinde en az Düzenleyici izni olmalıdır. |
| Uzaktan Eğitim Sistemi | Toplayıcıya bir tarafın kimliğini doğrulamak için kullanılan bir varlık. Proje üyeleri, eğitimden önce Uzaktan Eğitim Sistemi 'ne (RTS) kayıt yaptır. Üyelerden yalnızca biri bir RTS ' yi parti olarak bir deneyde yer alacak şekilde kullanabilir. Birden çok katkıda bulunan tarafın, bir deneme için her biri bir RTS ile kimlik doğrulaması gerçekleştirmesi gerekir. |
| Toplayıcı | Toplayıcı, bir model oluşturmak için taraflar arasında model sonuçlarını kullanır. |
| Fusion yöntemi | Tarafların birleştirmeye geri döndüreceği sonuçları birleştirmek için kullanılan algoritma. |
| Veri işleyicisi | In IBM Federated Learning, data handler is a class that is used to load and pre-process data. Ayrıca, birden çok kaynaktan toplanan verilerin, eğitilecek şekilde biçimlendirilmiş bir şekilde biçimlendirildiğinden emin olmak da yardımcı olur. Veri işleyiciyle ilgili daha fazla ayrıntı Veri İşleyiciiçinde bulunabilir. |
| Küresel model | Sonuçtaki model, farklı taraflar arasında kaynaştırılır. |
| Eğitim turu | Bir eğitim turu, yerel veri eğitimi, küresel model füzyon ve güncelleme sürecidir. Eğitim tekrarlanıyor. Yönetici, eğitim turlarının sayısını seçebilir. |
Üst konu: Başlayın