இன்றைய தரவு உந்துதல் உலகில், தனியுரிமையை சமரசம் செய்யாமல் முக்கியமான தரவுகளில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான சவாலை நிறுவனங்கள் அடிக்கடி எதிர்கொள்கின்றன. நோயாளி பதிவுகளில் ஒரு முன்கணிப்பு மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதன் மூலம் ஒரு சுகாதார வழங்குநர் நோயாளியின் விளைவுகளை மேம்படுத்த விரும்புகிறார் என்று கற்பனை செய்து பாருங்கள், ஆனால் சட்டக் கட்டுப்பாடுகள் இந்தத் தரவைப் பகிர்வதைத் தடுக்கின்றன. தனியுரிமையை உறுதி செய்யும் போது, தரவுகளின் கூட்டு சக்தியை அவர்கள் எவ்வாறு பயன்படுத்த முடியும்? Enter Flower, GitHub இல் உள்ள ஒரு புரட்சிகர திறந்த மூல திட்டமானது இந்த சிக்கலை தீர்க்கிறது.
தோற்றம் மற்றும் முக்கியத்துவம்
Flower, Federated Learning என்பதன் சுருக்கம், தரவுகளை மையப்படுத்தாமல் விநியோகிக்கப்பட்ட சாதனங்கள் முழுவதும் பாதுகாப்பான மற்றும் திறமையான மாதிரிப் பயிற்சியை செயல்படுத்தத் தொடங்கப்பட்டது. இந்த அணுகுமுறை சுகாதாரம், நிதி மற்றும் IoT போன்ற தொழில்களில் முக்கியமானது, அங்கு தரவு தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பு மிக முக்கியமானது. மாடல்களை உள்ளூர் தரவுகளில் பயிற்றுவிக்க அனுமதிப்பதன் மூலமும், மாடல் புதுப்பிப்புகளை மட்டும் பகிர்வதன் மூலமும், முக்கியமான தகவல் பாதுகாக்கப்படுவதை மலர் உறுதி செய்கிறது.
முக்கிய அம்சங்கள் மற்றும் செயல்படுத்தல்
ஃப்ளவர் பல முக்கிய அம்சங்களைக் கொண்டுள்ளது, இது கூட்டமைப்பு கற்றல் இடத்தில் தனித்து நிற்கிறது:
- விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சி: மொபைல் போன்கள், IoT சாதனங்கள் அல்லது சர்வர்கள் என பல சாதனங்களில் பயிற்சி மாதிரிகளை இது ஆதரிக்கிறது. சேவையகம் பயிற்சி செயல்முறையை ஒருங்கிணைக்கும் கிளையன்ட்-சர்வர் கட்டமைப்பின் மூலம் இது அடையப்படுகிறது.
- குறுக்கு-தளம் பொருந்தக்கூடிய தன்மை: ஃப்ளவர் பிளாட்ஃபார்ம்-அஞ்ஞானமாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, அதாவது இது பல்வேறு இயக்க முறைமைகள் மற்றும் வன்பொருள் உள்ளமைவுகளில் இயங்கக்கூடியது..
- தரவு தனியுரிமை: தரவை உள்ளூர்மயமாக்குவதன் மூலமும், மாதிரி அளவுருக்களை மட்டுமே பரிமாறிக்கொள்வதன் மூலமும், மூலத் தரவு சாதனத்தை விட்டு வெளியேறாமல் இருப்பதை மலர் உறுதிசெய்கிறது, தனியுரிமையை மேம்படுத்துகிறது.
- அளவிடுதல்: ஆயிரக்கணக்கான சாதனங்களை தடையின்றி கையாளும் வகையில் இந்த திட்டம் கட்டப்பட்டுள்ளது. திறமையான தகவல் தொடர்பு நெறிமுறைகள் மற்றும் தேர்வுமுறை நுட்பங்கள் மூலம் இது சாத்தியமாகிறது.
- ஒருங்கிணைப்பின் எளிமை: ஒருங்கிணைப்பு செயல்முறையை எளிதாக்கும் ஏபிஐகளை ஃப்ளவர் வழங்குகிறது, டெவலப்பர்கள் தங்கள் தற்போதைய பணிப்பாய்வுகளில் குறைந்த முயற்சியுடன் கூட்டமைப்பு கற்றலை இணைக்க அனுமதிக்கிறது..
நிஜ உலக பயன்பாடுகள்
மலரின் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க பயன்பாடு சுகாதாரத் துறையில் உள்ளது. ஒரு மருத்துவமனை நெட்வொர்க், நோயாளியின் மறுசீரமைப்பு விகிதங்களைக் கணிக்க இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்க ஃப்ளவரைப் பயன்படுத்தியது. நோயாளியின் பதிவுகளைப் பகிராமல் பல மருத்துவமனைகளில் இருந்து தரவைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், அவர்கள் கடுமையான தனியுரிமை விதிமுறைகளை கடைபிடிக்கும் போது மிகவும் துல்லியமான மாதிரியை அடைந்தனர்..
போட்டியாளர்களை விட நன்மைகள்
மற்ற கூட்டமைப்பு கற்றல் கட்டமைப்புகளுடன் ஒப்பிடுகையில், மலர் பல வழிகளில் தனித்து நிற்கிறது:
- தொழில்நுட்ப கட்டிடக்கலை: அதன் மாடுலர் வடிவமைப்பு எளிதான தனிப்பயனாக்கம் மற்றும் நீட்டிப்புக்கு அனுமதிக்கிறது, இது பல்வேறு பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கு ஏற்றதாக அமைகிறது.
- செயல்திறன்: ஃப்ளவரின் உகந்த தகவல் தொடர்பு நெறிமுறைகள் வேகமான பயிற்சி நேரங்களையும் வள நுகர்வு குறைவதையும் உறுதி செய்கின்றன.
- அளவிடுதல்: அதிக எண்ணிக்கையிலான சாதனங்களுக்கு இடமளிக்க இது சிரமமின்றி அளவிட முடியும், இது நிறுவன அளவிலான பயன்பாடுகளுக்கு ஏற்றதாக அமைகிறது..
- சமூகம் மற்றும் ஆதரவு: ஒரு திறந்த மூல திட்டமாக இருப்பதால், மலர் அதன் முன்னேற்றத்திற்கு தொடர்ந்து பங்களிக்கும் துடிப்பான சமூகத்திலிருந்து பயனடைகிறது.
சுருக்கம் மற்றும் எதிர்கால அவுட்லுக்
கூட்டமைப்பு கற்றல் நிலப்பரப்பில் மலர் ஒரு முக்கிய கருவியாக உருவெடுத்துள்ளது, தனியுரிமையைப் பாதுகாக்கும் போது விநியோகிக்கப்பட்ட தரவுகளில் பயிற்சி மாதிரிகளுக்கு வலுவான மற்றும் நெகிழ்வான தீர்வை வழங்குகிறது. திட்டம் தொடர்ந்து உருவாகி வருவதால், பல்வேறு தொழில்களில் இன்னும் மேம்பட்ட அம்சங்களையும் பரந்த தத்தெடுப்பையும் எதிர்பார்க்கலாம்..
நடவடிக்கைக்கு அழைப்பு
ஃபெடரேட்டட் கற்றலின் திறனைப் பற்றி நீங்கள் ஆர்வமாக இருந்தால் மற்றும் உங்கள் தரவு உந்துதல் திட்டங்களை ஃப்ளவர் எவ்வாறு மாற்றும் என்பதை ஆராய விரும்பினால், பார்வையிடவும் மலர் கிட்ஹப் களஞ்சியம். சமூகத்தில் சேரவும், பங்களிக்கவும் மற்றும் பாதுகாப்பான, விநியோகிக்கப்பட்ட இயந்திர கற்றலில் புரட்சியின் ஒரு பகுதியாக இருங்கள்.