فیڈریٹڈ لرننگ ہے a مشین لرننگ تکنیک جو متعدد جماعتوں کو اپنے ڈیٹا کا اشتراک کیے بغیر ماڈل کو تربیت دینے کی اجازت دیتی ہے۔ یہ موبائل ڈیوائس کی بورڈ سے لے کر صحت کی دیکھ بھال سے لے کر خود مختار گاڑیوں سے لے کر آئل رگ تک کئی صنعتوں میں استعمال ہو رہا ہے۔ یہ خاص طور پر ایسے حالات میں مفید ہے جہاں ڈیٹا کا اشتراک ضابطے کے لحاظ سے محدود ہو، یا حساس یا ملکیتی ہو، کیونکہ یہ تنظیموں کو ڈیٹا کی رازداری کو قربان کیے بغیر مشین لرننگ پروجیکٹس میں تعاون کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ ان حالات میں بھی مددگار ہے جہاں ڈیٹا کے سائز ممنوعہ طور پر بڑے ہوتے ہیں، جس سے ڈیٹا سنٹرلائزیشن سست اور مہنگا ہو جاتا ہے۔
مشین لرننگ میں اہم رکاوٹوں میں سے ایک بڑی مقدار میں ڈیٹا کی ضرورت ہے۔ یہ ان تنظیموں کے لیے ایک چیلنج ہو سکتا ہے جن کے پاس بڑے ڈیٹا سیٹس تک رسائی نہیں ہے، یا ان لوگوں کے لیے جو حساس ڈیٹا کے ساتھ کام کر رہے ہیں جن کا اشتراک نہیں کیا جا سکتا۔ فیڈریٹڈ لرننگ ان تنظیموں کو اپنے ڈیٹا کا اشتراک کیے بغیر مشترکہ ماڈل میں حصہ ڈالنے کی اجازت دیتی ہے۔
فیڈریٹڈ لرننگ ڈیٹا کی یکسانیت کے مسئلے پر قابو پانے میں بھی مدد کر سکتی ہے۔ بہت سے معاملات میں، ماڈلز کو ذرائع کے ایک چھوٹے سیٹ سے ڈیٹا پر تربیت دی جاتی ہے جو عام آبادی کی نمائندگی نہیں کرتے ہیں۔ تنگ ڈیٹاسیٹس پر تربیت یافتہ ماڈل اچھی طرح سے عام نہیں ہوتے ہیں اور اس طرح زیادہ وسیع پیمانے پر تعینات ہونے پر کم کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں۔ فیڈریٹڈ لرننگ ان تمام ڈیٹا سورسز کے ڈیٹا کو سنٹرلائز کرنے کی ضرورت کے بغیر ڈیٹا ذرائع کے ایک بڑے اور زیادہ متنوع سیٹ پر ٹریننگ ماڈلز کی اجازت دیتی ہے، اس طرح بہتر کارکردگی کے ساتھ مزید مضبوط ماڈلز کا باعث بنتا ہے۔
مزید برآں، کلاؤڈ کمپیوٹ وسائل کی قیمت مشین لرننگ میں رکاوٹ بن سکتی ہے۔ ٹریننگ مشین لرننگ ماڈل کمپیوٹیشنل طور پر بہت زیادہ ہو سکتے ہیں، جس میں گرافیکل پروسیسنگ یونٹس (GPUs) جیسے مہنگے ہارڈ ویئر کی ضرورت ہوتی ہے۔ تربیت کے لیے کلاؤڈ مثالوں کا استعمال بہت جلد مہنگا پڑ سکتا ہے۔ فیڈریٹڈ لرننگ تنظیموں کو ماڈل ٹریننگ کا بوجھ بانٹنے اور کم استعمال شدہ کمپیوٹ وسائل یا سرورز کو استعمال کرنے کی اجازت دیتی ہے جو ان کے ڈیٹا سینٹرز میں پہلے سے موجود ہیں۔ یہ بڑے کمپیوٹ-انٹینسیو ٹریننگ کے عمل میں لاگت کی ایک اہم بچت کا باعث بن سکتا ہے۔
بہت سی تنظیمیں بڑے ڈیٹا سیٹس کی بے کار کاپیاں بنانے کے بارے میں بھی فکر مند ہیں۔ اس سے ذخیرہ کرنے کے زیادہ اخراجات، نیز آن پریم ڈیٹا سینٹرز اور کلاؤڈ اکاؤنٹس، یا مختلف کلاؤڈ اکاؤنٹس کے درمیان ڈیٹا کی منتقلی کے لیے کلاؤڈ فراہم کنندگان کے اخراجات بڑھ سکتے ہیں۔ فیڈریٹیڈ لرننگ تنظیموں کو اپنے ڈیٹا کی ایک کاپی برقرار رکھنے کی اجازت دیتی ہے اور ڈیٹا کے ساتھ ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے اسے کسی دوسرے مقام یا کلاؤڈ اکاؤنٹ میں منتقل کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔
ایک اور چیلنج جو مشین لرننگ کے استعمال کو محدود کر سکتا ہے وہ ہے رازداری اور ریگولیٹری پابندیاں. ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے استعمال ہونے والے ڈیٹا میں حساس معلومات ہو سکتی ہیں جیسے ذاتی طور پر قابل شناخت معلومات (PII) یا ذاتی صحت کی معلومات (PHI)۔ فیڈریٹڈ لرننگ تنظیموں کو اپنے ڈیٹا کا اشتراک کیے بغیر ماڈلز کو تربیت دینے کی اجازت دیتی ہے، جو ان پرائیویسی اور ریگولیٹری خدشات کو کم کرنے میں مدد کر سکتی ہے۔
ڈیٹا شیئرنگ کے بغیر بڑے اور متنوع ڈیٹا سیٹس کی طاقت کو غیر مقفل کرنے کے لیے فیڈریٹڈ لرننگ کو پہلے ہی کئی صنعتوں میں استعمال کیا جا رہا ہے۔ مثال کے طور پر، 2021 میں COVID فیصلہ سپورٹ الگورتھم فیڈریٹڈ لرننگ کا استعمال کرتے ہوئے دنیا بھر کے 20 ہسپتالوں کے ڈیٹا کے ساتھ تربیت دی گئی تھی (مکمل انکشاف: اس پروجیکٹ کی قیادت ہمارے شریک بانی اور سی ای او کر رہے تھے)، اور 2022 میں ایک دماغی کینسر مارجن کا پتہ لگانے کا الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے دنیا بھر کے 71 ہسپتالوں کے ڈیٹا کے ساتھ تربیت دی گئی۔ گوگل فیڈریٹڈ لرننگ کو استعمال کر رہا ہے۔ ٹائپ کردہ اگلے لفظ کی پیشن گوئی کریں۔ 2018 سے گوگل اینڈرائیڈ کی بورڈز پر (مکمل انکشاف: اپنی کمپنی کے شریک بانی سے پہلے، میں نے گوگل میں کام کیا تھا اور فیڈریٹڈ لرننگ کو استعمال کرنے والے پروجیکٹس میں شامل تھا)۔
خلاصہ طور پر، فیڈریٹڈ لرننگ مشین لرننگ میں بہت سی رکاوٹوں کو دور کرنے میں مدد کر رہی ہے، بشمول بڑی مقدار میں ڈیٹا کی ضرورت، کمپیوٹ وسائل کی لاگت اور ڈیٹا اسٹوریج اور ٹرانسفر، ڈیٹا کی یکسانیت کا چیلنج، اور رازداری اور ریگولیٹری خدشات۔ یہ تنظیموں کو ڈیٹا پرائیویسی کو قربان کیے بغیر مشین لرننگ کے منصوبوں پر تعاون کرنے، مشین لرننگ کے استعمال کو جمہوری بنانے اور بڑے متنوع تربیتی ڈیٹا تک رسائی کی اجازت دیتا ہے، جس سے زیادہ مضبوط اور بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والے ماڈل حاصل ہوتے ہیں۔
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse Intelligence. علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://www.dataversity.net/how-federated-learning-is-helping-to-overcome-obstacles-in-machine-learning/
- 2018
- 2021
- 2022
- a
- ہمارے بارے میں
- تک رسائی حاصل
- اکاؤنٹ
- اکاؤنٹس
- کے پار
- تمام
- کی اجازت دیتا ہے
- پہلے ہی
- مقدار
- اور
- لوڈ، اتارنا Android
- ارد گرد
- خود مختار
- خود مختار گاڑیاں
- بن
- اس سے پہلے
- کیا جا رہا ہے
- بہتر
- کے درمیان
- موٹے طور پر
- کینسر
- نہیں کر سکتے ہیں
- پرواہ
- مقدمات
- مراکز
- سنبھالنے
- مرکزی
- سی ای او
- چیلنج
- بادل
- شریک بانی
- تعاون
- کمپنی کے
- کمپیوٹنگ
- متعلقہ
- اندراج
- شراکت
- قیمت
- لاگت کی بچت
- اخراجات
- تخلیق
- اعداد و شمار
- ڈیٹا مراکز
- ڈیٹا کی رازداری
- ڈیٹا سیٹ
- ڈیٹا شیئرنگ
- ڈیٹا اسٹوریج
- ڈیٹاسیٹس
- ڈیٹاورسٹی
- فیصلہ
- جمہوری بنانا
- تعینات
- کھوج
- آلہ
- مختلف
- انکشاف
- متنوع
- نہیں کرتا
- نہیں
- مثال کے طور پر
- مہنگی
- سے
- مکمل
- جنرل
- گوگل
- GPUs
- ہارڈ ویئر
- ہونے
- صحت
- حفظان صحت
- صحت سے متعلق معلومات
- مدد
- مدد گار
- مدد
- ہائی
- ہسپتالوں
- کس طرح
- HTTPS
- in
- سمیت
- صنعتوں
- معلومات
- ملوث
- مسئلہ
- IT
- بڑے
- بڑے
- قیادت
- معروف
- سیکھنے
- قیادت
- LIMIT
- لمیٹڈ
- لوڈ
- محل وقوع
- مشین
- مشین لرننگ
- مین
- برقرار رکھنے کے
- بنانا
- بہت سے
- مارجن
- تخفیف کریں
- موبائل
- موبائل ڈیوائس
- ماڈل
- ماڈل
- زیادہ
- منتقل
- ایک سے زیادہ
- فطرت، قدرت
- ضرورت ہے
- اگلے
- تعداد
- رکاوٹ
- راہ میں حائل رکاوٹیں
- تیل
- حکم
- تنظیمیں
- پر قابو پانے
- خاص طور پر
- جماعتوں
- کارکردگی
- ذاتی
- ذاتی صحت
- ذاتی طور پر
- PII
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- آبادی
- طاقت
- کی رازداری
- عمل
- پروسیسنگ
- منصوبے
- منصوبوں
- ملکیت
- فراہم کرنے والے
- جلدی سے
- ریگولیشن
- ریگولیٹری
- کی نمائندگی
- کی ضرورت
- وسائل
- مضبوط
- قربانی دینا
- بچت
- حساس
- مقرر
- سیٹ
- کئی
- سیکنڈ اور
- مشترکہ
- اشتراک
- اہم
- بعد
- ایک
- حالات
- سائز
- سست
- چھوٹے
- ذرائع
- ذخیرہ
- اس طرح
- خلاصہ
- حمایت
- ۔
- دنیا
- ان
- کرنے کے لئے
- ٹرین
- تربیت یافتہ
- ٹریننگ
- منتقل
- منتقلی
- یونٹس
- انلاک
- استعمال کی شرائط
- استعمال کرنا۔
- گاڑیاں
- جس
- بغیر
- لفظ
- کام کیا
- کام کر
- دنیا
- اپج
- زیفیرنیٹ