Federated Learning for Future Intelligent Wireless Networks Introduction: The rapid evolution of technology has led to an explosion of data, creating unprecedented opportunities for machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) applications. However, this deluge of data also poses significant challenges, particularly in terms of data privacy and security. Federated learning (FL), a decentralized approach to ML training, offers a solution to these challenges while maintaining the accuracy of ML models. Federated Learning for Future Intelligent Wireless Networks explores the concepts, algorithms, and applications of FL in wireless communication systems, providing a comprehensive resource for researchers and practitioners in the field. Chapter 1: Foundations of Federated Learning This chapter provides an overview of FL, its history, and its significance in the context of wireless communication systems. The authors discuss the key challenges in traditional ML training methods and how FL addresses these challenges. They also introduce the basic principles of FL, including the concept of collaborative training, data heterogeneity, and the importance of preserving data privacy and security.

Federated arning for Future Intelligent Wireless Networks Введение: Быстрое развитие технологий привело к взрыву данных, создав беспрецедентные возможности для приложений машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI). Однако этот поток данных также создает значительные проблемы, особенно с точки зрения конфиденциальности и безопасности данных. Федеративное обучение (FL), децентрализованный подход к обучению ML, предлагает решение этих проблем при сохранении точности моделей ML. Federated arning for Future Intelligent Wireless Networks исследует концепции, алгоритмы и приложения FL в системах беспроводной связи, предоставляя всесторонний ресурс для исследователей и практиков в этой области. Глава 1: Основы федеративного обучения В этой главе представлен обзор FL, его истории и его значения в контексте систем беспроводной связи. Авторы обсуждают ключевые проблемы в традиционных методах обучения ML и то, как FL решает эти проблемы. Они также представляют основные принципы FL, включая концепцию совместного обучения, неоднородность данных и важность сохранения конфиденциальности и безопасности данных.

Federated arning for Future Intelligent Wireless Networks Introduction : développement rapide des technologies a provoqué une explosion des données, créant des possibilités sans précédent pour les applications d'apprentissage automatique (ML) et d'intelligence artificielle (AI). Toutefois, ce flux de données pose également des problèmes importants, notamment en matière de confidentialité et de sécurité des données. La formation fédérée (FL), une approche décentralisée de la formation ML, offre une solution à ces problèmes tout en maintenant la précision des modèles ML. Federated arning for Future Intelligent Wireless Networks explore les concepts, les algorithmes et les applications de FL dans les systèmes de communication sans fil, fournissant une ressource complète pour les chercheurs et les praticiens dans ce domaine. Chapitre 1 : s bases de l'apprentissage fédéral Ce chapitre donne un aperçu de la LF, de son histoire et de sa signification dans le contexte des systèmes de communication sans fil. s auteurs discutent des principaux défis dans les méthodes traditionnelles d'apprentissage de ML et de la façon dont FL aborde ces défis. Ils présentent également les principes de base de FL, y compris le concept d'apprentissage collaboratif, l'hétérogénéité des données et l'importance de préserver la confidentialité et la sécurité des données.

Federated Arning for Future Intelligent Wireless Networks Introducción: rápido desarrollo de la tecnología ha llevado a la explosión de datos, creando capacidades sin precedentes para aplicaciones de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA). n embargo, este flujo de datos también plantea problemas significativos, especialmente en términos de privacidad y seguridad de los datos. aprendizaje federado (FL), un enfoque descentralizado para el aprendizaje de ML, ofrece una solución a estos problemas manteniendo la precisión de los modelos de ML. Federated Arning for Future Intelligent Wireless Networks explora conceptos, algoritmos y aplicaciones de FL en sistemas inalámbricos, proporcionando un recurso integral para investigadores y profesionales en este campo. Capítulo 1: Fundamentos del aprendizaje federado Este capítulo ofrece una visión general del FL, su historia y su significado en el contexto de los sistemas inalámbricos. autores discuten los problemas clave en los métodos tradicionales de aprendizaje de ML y cómo FL resuelve estos problemas. También presentan los principios básicos de FL, incluyendo el concepto de aprendizaje colaborativo, la heterogeneidad de los datos y la importancia de mantener la privacidad y seguridad de los datos.

O desenvolvimento rápido da tecnologia levou à explosão de dados, criando uma capacidade sem precedentes para aplicações de aprendizagem automática (ML) e inteligência artificial (AI). No entanto, este fluxo de dados também apresenta problemas significativos, especialmente em termos de privacidade e segurança de dados. A Formação Federal (FL), uma abordagem descentralizada do treinamento ML, oferece soluções para esses problemas mantendo a precisão dos modelos ML. A Federated arning for Future Intelent Networks pesquisa conceitos, algoritmos e aplicativos FL em sistemas de comunicação sem fio, fornecendo um recurso completo para pesquisadores e praticantes nesta área. Capítulo 1: Os fundamentos da formação federal Este capítulo apresenta uma revisão da FL, do seu histórico e do seu significado no contexto dos sistemas de comunicação sem fio. Os autores discutem os principais problemas nos métodos tradicionais de aprendizagem de ML e como FL resolve esses problemas. Eles também apresentam princípios básicos da FL, incluindo o conceito de aprendizagem compartilhada, a heterogeneidade dos dados e a importância de preservar a privacidade e a segurança dos dados.

Federated arning for Future Intelligent Wireless Networks Introduzione: Lo sviluppo rapido della tecnologia ha portato all'esplosione dei dati, creando funzionalità senza precedenti per l'apprendimento automatico (ML) e l'intelligenza artificiale (AI). Tuttavia, questo flusso di dati pone anche problemi significativi, soprattutto per quanto riguarda la privacy e la sicurezza dei dati. L'apprendimento federale (FL), un approccio decentralizzato alla formazione ML, offre la soluzione di questi problemi mantenendo la precisione dei modelli ML. Federated arning for Future Intelligent Wireless Networks esplora i concetti, gli algoritmi e le applicazioni FL nei sistemi wireless, fornendo una risorsa completa per ricercatori e professionisti in questo campo. Capitolo 1: basi della formazione federale Questo capitolo fornisce una panoramica della FL, della sua storia e del suo significato nel contesto dei sistemi wireless. Gli autori discutono i principali problemi nei metodi tradizionali di apprendimento di ML e il modo in cui la FL risolve questi problemi. Essi rappresentano inoltre i principi fondamentali della FL, tra cui il concetto di apprendimento congiunto, l'eterogeneità dei dati e l'importanza di preservare la privacy e la sicurezza dei dati.

Federated arning for Future Intelligent Wireless Networks Einführung: Die rasante Entwicklung der Technologie hat zu einer Datenexplosion geführt und beispiellose Möglichkeiten für Anwendungen des maschinellen rnens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI) geschaffen. Diese Datenflut birgt aber auch erhebliche Herausforderungen, insbesondere in Bezug auf Datenschutz und cherheit. Federated arning (FL), ein dezentraler Ansatz für ML-Schulungen, bietet eine Lösung für diese Probleme unter Beibehaltung der Genauigkeit von ML-Modellen. Federated arning for Future Intelligent Wireless Networks untersucht Konzepte, Algorithmen und Anwendungen von FL in drahtlosen Kommunikationssystemen und bietet eine umfassende Ressource für Forscher und Praktiker in diesem Bereich. Kapitel 1: Grundlagen des Verbundunterrichts Dieses Kapitel gibt einen Überblick über die FL, ihre Geschichte und ihre Bedeutung im Kontext drahtloser Kommunikationssysteme. Die Autoren diskutieren Schlüsselprobleme in traditionellen ML-hrmethoden und wie FL diese Probleme löst. e stellen auch die Grundprinzipien von FL vor, einschließlich des Konzepts des kollaborativen rnens, der Heterogenität der Daten und der Bedeutung der Wahrung der Vertraulichkeit und cherheit der Daten.

Federated arning for Future Intelligent Wireless Networks Wprowadzenie: Szybkie postępy w technologii doprowadziły do eksplozji danych, stwarzając bezprecedensowe możliwości dla aplikacji do uczenia maszynowego (ML) i sztucznej inteligencji (AI). Przepływ danych stanowi jednak również poważne wyzwanie, zwłaszcza w zakresie prywatności i bezpieczeństwa danych. Fed arning (FL), zdecentralizowane podejście do uczenia się ML, oferuje rozwiązanie tych problemów przy zachowaniu dokładności modeli ML. Federated arning for Future Intelligent Wireless Networks bada koncepcje, algorytmy i aplikacje FL w systemach łączności bezprzewodowej, zapewniając kompleksowe zasoby dla naukowców i praktyków w tej dziedzinie. Rozdział 1: Podstawy uczenia się Sfederowanego Ten rozdział zawiera przegląd FL, jego historii, i jego konsekwencje w kontekście bezprzewodowych systemów komunikacyjnych. Autorzy omawiają kluczowe kwestie w tradycyjnych metodach szkolenia ML i w jaki sposób FL rozwiązuje te kwestie. Stanowią one również podstawowe zasady FL, w tym koncepcję uczenia się w ramach współpracy, niejednorodności danych oraz znaczenie zachowania prywatności i bezpieczeństwa danych.

Federated arning for Future Intelligent Wireless Networks Intelligence: ההתקדמות המהירה בטכנולוגיה הובילה לפיצוץ נתונים, יצירת הזדמנויות חסרות תקדים ללמידת מכונה (ML) ויישומי בינה מלאכותית (AI). עם זאת, זרימת נתונים זו מציבה אתגרים משמעותיים, במיוחד במונחים של פרטיות ואבטחת מידע. Federated arning (FL), גישה מבוזרת ללמידת ML, מציעה פתרון לבעיות אלה תוך שמירה על הדיוק של מודלי ML. Federated arning for Future Intelligent Wireless Networks חוקרת מושגי FL, אלגוריתמים ויישומים במערכות תקשורת אלחוטית, ומספקת משאב מקיף לחוקרים ולעוסקים בתחום. פרק 1: יסודות למידה פדרלית פרק זה מספק סקירה של FL, ההיסטוריה שלה, והשלכותיה בהקשר של מערכות תקשורת אלחוטית. המחברים דנים בנושאים מרכזיים בשיטות האימון המסורתיות של ML וכיצד FL מתייחסת לנושאים אלה. הם גם מייצגים את עקרונות הליבה של FL, כולל המושג של למידה שיתופית, הטרוגניות נתונים, והחשיבות של שמירה על פרטיות ואבטחת מידע.''

Geleceğin Akıllı Kablosuz Ağları için Federe Öğrenme Giriş: Teknolojideki hızlı gelişmeler, makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka (AI) uygulamaları için benzeri görülmemiş fırsatlar yaratan bir veri patlamasına yol açtı. Bununla birlikte, bu veri akışı, özellikle veri gizliliği ve güvenliği açısından da önemli zorluklar doğurmaktadır. ML öğrenmeye merkezi olmayan bir yaklaşım olan Federated arning (FL), ML modellerinin doğruluğunu korurken bu sorunlara bir çözüm sunar. Geleceğin Akıllı Kablosuz Ağları için Federe Öğrenme, kablosuz iletişim sistemlerinde FL kavramlarını, algoritmalarını ve uygulamalarını araştırarak, alandaki araştırmacılar ve uygulayıcılar için kapsamlı bir kaynak sağlar. Bölüm 1: Federe Öğrenmenin Temelleri Bu bölüm, FL'ye, geçmişine ve kablosuz iletişim sistemleri bağlamındaki etkilerine genel bir bakış sunar. Yazarlar, geleneksel ML eğitim yöntemlerindeki temel konuları ve FL'nin bu sorunları nasıl ele aldığını tartışmaktadır. Ayrıca, işbirlikçi öğrenme kavramı, veri heterojenliği ve veri gizliliği ve güvenliğinin korunmasının önemi de dahil olmak üzere FL'nin temel ilkelerini temsil ederler.

التعلم الموحد للشبكات اللاسلكية الذكية المستقبلية مقدمة: أدى التقدم السريع في التكنولوجيا إلى انفجار البيانات، مما خلق فرصًا غير مسبوقة لتطبيقات التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI). ومع ذلك، فإن تدفق البيانات هذا يطرح أيضًا تحديات كبيرة، لا سيما من حيث خصوصية البيانات وأمانها. التعلم الاتحادي (FL)، وهو نهج لامركزي لتعلم ML، يقدم حلاً لهذه المشكلات مع الحفاظ على دقة نماذج ML. تستكشف Federated arning for Future Intelligent Wireless Networks مفاهيم FL والخوارزميات والتطبيقات في أنظمة الاتصالات اللاسلكية، مما يوفر موردًا شاملاً للباحثين والممارسين في هذا المجال. الفصل 1: أساسيات التعلم الموحد يقدم هذا الفصل لمحة عامة عن FL وتاريخه وآثاره في سياق أنظمة الاتصالات اللاسلكية. يناقش المؤلفون القضايا الرئيسية في طرق تدريب ML التقليدية وكيف تعالج FL هذه القضايا. كما أنها تمثل المبادئ الأساسية لـ FL، بما في ذلك مفهوم التعلم التعاوني، وعدم تجانس البيانات، وأهمية الحفاظ على خصوصية البيانات وأمنها.

미래의 지능형 무선 네트워크 소개를위한 연합 학습: 기술의 급속한 발전으로 인해 데이터 폭발이 발생하여 기계 학습 (ML) 및 인공 지능 (AI) 응용 프로그램에 전례없는 기회가 생겼습니다. 그러나이 데이터 흐름은 특히 데이터 개인 정보 보호 및 보안 측면에서 중요한 문제를 제기합니다. ML 학습에 대한 분산 된 접근 방식 인 Federated arning (FL) 은 ML 모델의 정확성을 유지하면서 이러한 문제에 대한 솔루션을 제공합니다. Federated arning for Future Intelligent Wireless Networks는 무선 통신 시스템의 FL 개념, 알고리즘 및 응용 프로그램을 탐색하여 해당 분야의 연구원 및 실무자에게 포괄적 인 리소스를 제공합니다. 1 장: Federated arning의 기본 사항 이 장은 FL, 역사 및 무선 통신 시스템의 맥락에서의 의미에 대한 개요를 제공합니다. 저자는 전통적인 ML 교육 방법의 주요 문제와 FL이 이러한 문제를 해결하는 방법에 대해 논의합니다. 또한 협업 학습 개념, 데이터 이질성 및 데이터 개인 정보 보호 및 보안 유지의 중요성을 포함하여 FL의 핵심 원칙을 나타냅니다.

Federated arning for Future Intelligent Wireless Networksはじめに：テクノロジーの急速な進歩により、データが爆発し、機械学習（ML）および人工知能（AI）アプリケーションの前例のない機会が生まれました。しかし、このデータフローは、特にデータプライバシーとセキュリティの観点からも大きな課題をもたらします。ML学習への分散型アプローチであるFederated arning （FL）は、MLモデルの精度を維持しながら、これらの問題を解決するソリューションを提供します。将来のインテリジェントワイヤレスネットワークのための統合学習無線通信システムにおけるFLの概念、アルゴリズム、アプリケーションを探求し、現場の研究者や実践者に包括的なリソースを提供します。Chapter 1： Federated arningの基礎この章では、FLの概要、その歴史、および無線通信システムの文脈におけるその意味について説明します。著者たちは、従来のMLトレーニングメソッドにおける重要な問題と、FLがこれらの問題にどのように対処するかについて議論している。また、共同学習の概念、データの不均一性、データのプライバシーとセキュリティを維持することの重要性など、FLの基本原則を代表しています。

Future Intelligent Wireless Networks Federated arning簡介：技術的快速發展導致數據爆炸,為機器學習（ML）和人工智能（AI）應用創造了前所未有的機會。但是，這種數據流也帶來了重大挑戰，尤其是在數據隱私和安全方面。聯邦學習（FL）是ML學習的一種分散方法，它提供了解決這些問題的方法，同時保持了ML模型的準確性。Future Intelligent Wireless Networks聯合學習研究無線通信系統中的FL概念，算法和應用程序，為該領域的研究人員和從業人員提供了全面的資源。第一章：聯合學習的基礎本章概述了FL及其在無線通信系統背景下的歷史及其意義。作者討論了傳統ML學習方法中的關鍵問題以及FL如何解決這些問題。它們還代表了FL的核心原則，包括協作學習的概念，數據異質性以及保持數據隱私和安全的重要性。