federated learning
Üdvözlöm, Ön a federated learning szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a federated learning szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a federated learning szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a federated learning szóról tudni kell, itt található. A federated learning szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. Afederated learning és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.
Főnév
federated learning (tsz. federated learnings)
- (informatika, mesterséges intelligencia) Federated Learning – magyarul: federált tanulás – egy decentralizált gépi tanulási módszer, amelyben a modellek több klienseszközön tanulnak lokálisan, és csak a modellfrissítések kerülnek megosztásra, nem az adatok. Célja, hogy megőrizze az adatvédelem integritását úgy, hogy közben lehetővé tegye a közös gépi tanulást több fél között.
🧠 1. Alapötlet
Ahelyett, hogy az összes adatot központi szerverre gyűjtenénk, a federált tanulás a klienseszközökön (telefonokon, laptopokon stb.) történő tanítást teszi lehetővé. A központi szerver csak az aggregált modelleket vagy gradiensfrissítéseket gyűjti be és egyesíti.
🔁 2. Működési folyamat
- A központi szerver kiküld egy alapmodellt a klienseknek
- Minden kliens lokálisan tanítja a modellt a saját adataival
- A kliensek csak a tanulás eredményét (modellfrissítéseket) küldik vissza
- A szerver aggregálja (pl. átlagolja) ezeket, és frissíti a globális modellt
- A ciklus ismétlődik
🔒 3. Előnyei
✅ Adatvédelmi előnyök
- Az adatok soha nem hagyják el a készüléket
- Csökkenti a jogi és etikai kockázatokat
✅ Hálózati hatékonyság
- Nem kell nagy mennyiségű adatot feltölteni → sávszélesség takarékos
✅ Skálázható
- Nagy számú kliens együtt taníthat (pl. mobilflották, IoT-eszközök)
⚠️ 4. Kihívások
❌ Nem homogén adatok (non-IID)
- A kliensadatok gyakran eltérő eloszlásúak
- Ez megnehezíti az általánosítást
❌ Kommunikációs költség
- Sok kliens = sok frissítés → szükséges tömörítés, ritkítás
❌ Biztonság
- A frissítésekből vissza lehet következtetni az adatokra → szükséges pl. differenciális privát tanulás
🧪 5. Alkalmazási területek
- 📱 Mobiltelefonok: billentyűzet-javaslatok (Gboard), személyre szabott ajánlások
- 🏥 Egészségügy: több kórház együtt tanít modellt, de nem osztanak adatot
- 🏦 Banki rendszerek: csalásdetekció különböző intézmények között
- 🌐 Edge/IoT eszközök: helyi predikciós modellek tanítása
⚙️ 6. Algoritmus: FedAvg (Federated Averaging)
Leggyakoribb algoritmus:
- : a kliens által tanított súlyok az -edik iterációban
- Az új globális modell a kliensmodellek súlyozott átlaga
🧰 7. Eszközök és könyvtárak
- TensorFlow Federated (TFF) – Google
- PySyft – OpenMined projekt (PyTorch alapú privát AI)
- Flower – rugalmas federált tanulási framework
- FATE – federált tanulás nagyvállalati környezetben
📊 8. Összehasonlítás klasszikus tanulással
| Jellemző | Hagyományos tanulás | Federált tanulás |
|---|---|---|
| Adatgyűjtés helye | Központi szerver | Lokális kliensoldal |
| Adatok áramlása | Adat → szerver | Modell → szerver |
| Adatvédelmi kockázat | Magas | Alacsony |
| Példák száma | Egy nagy halmaz | Sok kicsi, nem egységes |
| Típus | Centralizált | Decentralizált / kollaboratív |
🧾 9. Összefoglalás
A federated learning:
- Egy modern, adatvédelem-barát gépi tanulási stratégia
- Az adatok helyben maradnak, csak a modell tanul együtt
- Alkalmas mobil, IoT, egészségügyi, banki és más érzékeny adatokkal dolgozó rendszerekre
- Számos kihívása miatt aktív kutatási terület (pl. non-IID kezelés, biztonságos aggregálás)
- federated learning - Szótár.net (en-hu)
- federated learning - Sztaki (en-hu)
- federated learning - Merriam–Webster
- federated learning - Cambridge
- federated learning - WordNet
- federated learning - Яндекс (en-ru)
- federated learning - Google (en-hu)
- federated learning - Wikidata
- federated learning - Wikipédia (angol)