कैसे महत्वपूर्ण हैं विकेन्द्रीकृत शिक्षा के लिए एमएल मॉडल और बुद्धिमान स्वचालन ?

  मानव तकनीकी उछाल ने किसी समय में सहयोगी खुफिया पर भरोसा किया है।  हमें अपने आस-पास के रिकॉर्ड से केवल लाभ ही नहीं हुआ,  हमने अपनी खोजों को दूसरों के साथ साझा किया, चुनौतियों का समाधान करने के लिए एक साथ में काम किया है, और यहां तक ​​कि इस बारे में भी पसंद किया है कि हम किससे सीखते हैं या अपनी विशेषज्ञता और समझ का आदान-प्रदान करते हैं।  ये हमारी महारत हासिल करने की सफलता के लिए महत्वपूर्ण हैं और अब सेल नेटवर्क के लिए एमएल मॉडल में समान रूप से महत्वपूर्ण साबित हो रहे हैं।  अगले युग के स्वतंत्र मोबाइल ऑपरेटर विकेन्द्रीकृत और चतुर नेटवर्क गैजेट्स और नोड्स समुदाय तत्वों की एक बड़ी मात्रा में बने जटिल पारिस्थितिक तंत्र हो सकते हैं, जो विकेन्द्रीकृत ज्ञान प्राप्त करने की इजाजत देते हैं, यह एमएल मॉडल और चतुर स्वचालन के उपयोग की जानकारी को समवर्ती रूप से उत्पन्न और वितरित करने में सक्षम है।

👉 वितरित और विकेंद्रीकृत शिक्षण तकनीक

वितरित एमएल रणनीतियों को नेटवर्क तत्वों और उपकरणों के जटिल वातावरण में अधिकतम उपयुक्त माना जाता है, जिसमें तथ्य आंतरिक रूप से आवंटित किए जाते हैं और वो निजी और अत्यधिक मात्रा में हो सकते हैं।  ये रणनीतियाँ बिना पके हुए आँकड़ों के लेन-देन की आवश्यकता के बिना सहयोगी अध्ययन एल्गोरिदम को सक्षम करती हैं और इसका उपयोग आंतरिक रूप से विकेन्द्रीकृत घनिष्ठता के डेटासेट से सभी स्थानीय शिक्षाओं को एक एकीकृत एमएल संस्करण में शामिल करने के लिए किया जा सकता है।  यह पारस्परिक रूप से शिक्षित प्रणाली का अध्ययन संस्करण, फ्लिप में, कर्मचारियों को सक्रिय गलती से निपटने के तरीकों के माध्यम से अधिक सफलतापूर्वक चलाने में मदद कर सकता है, लंबे समय में आनंद और ऑपरेटर बिक्री की प्रत्येक पहली दर में सुधार कर सकता है।

विकेंद्रीकृत ज्ञान प्राप्त करना और सहयोगी सिंथेटिक इंटेलिजेंस (एआई) बहुत कम कंप्यूटिंग और सामुदायिक संसाधन आवंटन के साथ तेजी से प्रशिक्षण की अनुमति देता है और इसके अलावा बेहतर प्रदर्शन - सामुदायिक पदचिह्न को कम करना, संचार ओवरहेड, समझ का विकल्प और बिजली का उपयोग आदि जानकारी देता है।

👉 विषमता को संबोधित करना

वितरित मास्टरिंग संदर्भों में विकेंद्रीकृत डेटासेट इस तथ्य के कारण भिन्न होते हैं कि वे कुछ नोड्स और गैजेट्स से प्राप्त होते हैं, जो अक्सर स्वयं विषम होते हैं।  उनके पास विविध कार्य और सामग्री होगी, और उन्हें विभिन्न वितरणों से नमूना लिया जा सकता है।  एक बेस स्टेशन, उदाहरण के लिए, मोबाइल डिग्री पर संचार शक्ति और नेटवर्क थ्रूपुट को अतिरिक्त रूप से माप सकता है, जबकि एक उपकरण अतिरिक्त रूप से अपनी स्थिति, गति और पृष्ठभूमि को माप सकता है, और इसके अतिरिक्त कार्यान्वयन की प्रस्तुति गुणवत्ता को भी माप सकता है।  चूंकि यह सभी रिकॉर्ड सही शुरुआती पूर्वानुमानों, अनुकूलन और सक्रिय दोष निवारण के लिए फायदेमंद और आवश्यक हैं, इसलिए इसे उसी समय-शिक्षित अंतर्राष्ट्रीय एमएल संस्करण में एकीकृत किया जाने की ज़रूरत है।

  कुछ नेटवर्क या गैजेट भयानक इनपुट भी रिकॉर्ड कर सकते हैं जो संस्करण के प्रदर्शन को कम करते हैं, या तो जानबूझकर, जैसे कि हमले के उदाहरण में, या संयोग से, जैसा कि तथ्यों के वितरण में बदलाव या सेंसर की गलतियों के मामले में होता है।  स्कूली शिक्षा, बिजली के उपयोग और सामुदायिक लिंक के उपयोग के लिए बढ़ते समय के दौरान इस तरह की घटनाओं का अंतर्राष्ट्रीय संस्करण सटीकता पर भी प्रभाव पड़ सकता है।  सांख्यिकी विविधता की समस्या, फिर से, अनुभव जानने के लिए आत्मनिर्भर और अनुकूलनीय ऑर्केस्ट्रेशन के माध्यम से निपटा जा सकता है।

👉 हॉरिज़ॉन्टल फ़ेडरेटेड मास्टरिंग (HFL)

एचएफएल एक ही अवलोकन चर पर कई रिकॉर्ड नमूनों से बना एक मिश्रित अंतरराष्ट्रीय मॉडल की शिक्षा की अनुमति देता है - इस स्थिति में, एमएल लक्षण।  

👉 स्प्लिट लर्निंग (एसएल)

जब विकेन्द्रीकृत समुदाय नोड्स में समान समय तथ्यों के उदाहरण पर विशिष्ट एमएल लक्षण होते हैं, तो एसएल एक अंतरराष्ट्रीय संस्करण के निर्माण की अनुमति देता है।  इस उदाहरण में, कर्मचारी नोड्स, उदाहरण के लिए, इनपुट लक्षण (X) को सबसे प्रभावी रूप से बनाए रख सकते हैं।  केवल मास्टर सर्वर के पास उचित लेबल (y) तक पहुंच है।  नतीजतन, कार्यकर्ता नेटवर्क में अतिरिक्त रूप से केवल तंत्रिका समुदाय संस्करण का एक हिस्सा हो सकता है।  इसके अलावा, कार्यकर्ता मॉडल को न्यूरॉन्स की समान परतों की आवश्यकता नहीं होती है।

👉 वितरित मशीन लर्निंग में एमएबी एजेंट

यह उम्मीद करना मुश्किल हो सकता है कि किसी महासंघ के कौन से कर्मचारी विश्वव्यापी संस्करण से लाभान्वित होंगे और इसे खतरे में डालने के इरादे से।  उपयोग के मामले में, हमने जांच की, कर्मचारी नोड्स में से एक ने मास्टर सर्वर को गलत रिकॉर्ड का संचार किया - मान जो संघ में अधिकांश कार्यकर्ता नोड्स से काफी भिन्न थे।  इस स्थिति का संयुक्त रूप से प्रशिक्षित मॉडलिंग ढांचे पर भी अत्यधिक प्रभाव पड़ सकता है, इस कारण से दुर्भावनापूर्ण कार्यकर्ता की खोज करने और उसे फेडरेशन का सदस्य बनने से रोकने के लिए ग्रैस्प सर्वर पर एक डिटेक्शन मैकेनिज्म की आवश्यकता होती है।  इस तरह, हम विश्वव्यापी संस्करण के समग्र प्रदर्शन को बनाए रखने की उम्मीद करते हैं, जिसमें अधिकांश लोग संघ का अधिकतम लाभ उठाते रहते हैं, चाहे सकारात्मक लोगों से कोई भी द्वेषपूर्ण प्रवेश क्यों न हुआ हो।

  नतीजतन, जब संघ के भीतर कम से कम एक कर्मचारी हो सकता है जिसका संघ पर प्रतिकूल प्रभाव पड़ता है, तो उस कार्यकर्ता को वैश्विक संस्करण संशोधनों से बाहर करना बहुत महत्वपूर्ण है।  पिछली तकनीकें प्री-हॉक क्लस्टरिंग पर निर्भर हैं, जो अब निकट-वास्तविक-समय संशोधन की अनुमति नहीं देती हैं।  इस स्थिति में, हम मास्टर सर्वर को किसी भी दुष्ट कार्यकर्ता नोड को बंद करने में मदद करने के लिए एमएबी-आधारित सहायता का उपयोग करते हैं।