Federated Learning та федеративне навчання

🎓 Архітектура

Centralized Federated Learning

Сервер: Координує навчання, агрегує updates.

Клієнти: Навчаються локально, надсилають updates.

Процес: Ітеративне навчання та агрегація.

Decentralized Federated Learning

Концепція: Без центрального сервера, peer-to-peer.

Переваги: Більш децентралізований.

Недоліки: Складніший координація.

FedAvg Algorithm

Кроки: Клієнти навчаються локально, надсилають weights.

Aggregation: Weighted average weights.

Повторення: До збіжності.

🔧 Privacy та Security

Differential Privacy

Концепція: Додавання noise для захисту privacy.

Методи: Gaussian noise, Laplace noise.

Trade-off: Privacy vs accuracy.

Secure Aggregation

Концепція: Агрегація без розкриття індивідуальних updates.

Методи: Secret sharing, homomorphic encryption.

Мета: Захист від inference attacks.

Homomorphic Encryption

Концепція: Обчислення на зашифрованих даних.

Переваги: Сильний захист.

Недоліки: Обчислювально дорогий.

📚 Практичні приклади

Приклад 1: FedAvg для federated learning

Ініціалізація: Сервер ініціалізує глобальну модель.

Локальне навчання: Клієнти навчаються локально.

Aggregation: Сервер агрегує weights через weighted average.

Повторення: До збіжності.

Приклад 2: Differential Privacy для захисту

Noise: Додати Gaussian noise до gradients.

Privacy Budget: Відстежувати privacy budget.

Навчання: Навчити з differential privacy.

© 2025 Науковий Симулятор. Всі права захищені.

Federated Learning: privacy-preserving ML

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Dimensionality Reduction: PCA, t-SNE & UMAP і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.