Federated Learning: Principles, Paradigms, and Applications Introduction In today's rapidly evolving technological landscape, it is crucial to understand the process of technology evolution and its impact on humanity. As we move towards a more interconnected world, the need for developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge becomes increasingly important. This new book provides an in-depth understanding of Federated Learning (FL), a learning paradigm that decouples data collection and model training via multiparty computation and model aggregation. The following description outlines the key aspects of this book and highlights the importance of studying FL as a basis for the survival of humanity and the unification of people in a warring state. The Need for Federated Learning With the increasing use of artificial intelligence (AI) technologies such as blockchain, Machine Learning (ML), Internet of Things (IoT), edge computing, and fog computing, the need for FL has become more pressing than ever. FL integrates these technologies to allow multiple collaborators to build a robust ML model using a large dataset. This approach addresses critical issues such as data privacy, data security, data access rights, and access to heterogeneous data. By exploring the capabilities and benefits of FL, we can better understand how it can address these challenges and provide a more secure and efficient way of processing data. Understanding Federated Learning The book begins by introducing the general concepts of ML and then summarizes the FL system setup and its associated terminologies. It presents a basic classification of FL and discusses its application in various distributed computing scenarios. Additionally, it provides an integrated view of applications of software-defined networks, which is unique among books on FL.

Federated arning: Principles, Paradigms, and Applications Introduction В современном быстро развивающемся технологическом ландшафте крайне важно понимать процесс эволюции технологий и его влияние на человечество. По мере продвижения к более взаимосвязанному миру все большее значение приобретает необходимость выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний. Эта новая книга обеспечивает глубокое понимание федеративного обучения (FL), парадигмы обучения, которая разделяет сбор данных и обучение моделей с помощью многопартийных вычислений и агрегации моделей. Следующее описание описывает ключевые аспекты этой книги и подчеркивает важность изучения ФЛ как основы для выживания человечества и объединения людей в воюющем государстве. Потребность в федеративном обучении С ростом использования технологий искусственного интеллекта (ИИ), таких как блокчейн, машинное обучение (ML), интернет вещей (IoT), периферийные вычисления и туманные вычисления, потребность в FL стала насущной как никогда. FL интегрирует эти технологии, чтобы позволить нескольким сотрудникам построить надежную модель ML с использованием большого набора данных. Этот подход решает такие критически важные проблемы, как конфиденциальность данных, безопасность данных, права доступа к данным и доступ к гетерогенным данным. Изучая возможности и преимущества FL, мы можем лучше понять, как он может решить эти проблемы и обеспечить более безопасный и эффективный способ обработки данных. Понимание федеративного обучения Книга начинается с введения общих понятий ML, а затем обобщает настройку системы FL и связанную с ней терминологию. В ней представлена базовая классификация FL и обсуждается её применение в различных сценариях распределённых вычислений. Кроме того, он обеспечивает интегрированное представление приложений программно-определяемых сетей, что является уникальным среди книг по FL.

Federated arning : Principles, Paradigmes, and Applications Introduction Dans le paysage technologique en évolution rapide d'aujourd'hui, il est essentiel de comprendre le processus d'évolution de la technologie et son impact sur l'humanité. Au fur et à mesure que nous nous dirigeons vers un monde plus interconnecté, la nécessité d'élaborer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes prend de plus en plus d'importance. Ce nouveau livre fournit une compréhension approfondie de l'apprentissage fédératif (LF), un paradigme d'apprentissage qui sépare la collecte de données et l'apprentissage des modèles par le biais de l'informatique multipartite et de l'agrégation des modèles. La description qui suit décrit les aspects clés de ce livre et souligne l'importance de l'étude des LF comme base de la survie de l'humanité et de l'unification des hommes dans un État en guerre. besoin d'apprentissage fédéré Avec l'utilisation croissante des technologies d'intelligence artificielle (IA) telles que la blockchain, l'apprentissage automatique (ML), l'Internet des objets (IoT), le calcul périphérique et le calcul brumeux, le besoin de FL est devenu plus urgent que jamais. FL intègre ces technologies pour permettre à plusieurs employés de construire un modèle de ML robuste en utilisant un grand ensemble de données. Cette approche aborde des questions critiques telles que la confidentialité des données, la sécurité des données, les droits d'accès aux données et l'accès aux données hétérogènes. En examinant les possibilités et les avantages de FL, nous pouvons mieux comprendre comment il peut résoudre ces problèmes et fournir un moyen plus sûr et plus efficace de traiter les données. Compréhension de l'apprentissage fédératif livre commence par l'introduction des concepts généraux de ML, puis résume la configuration du système FL et la terminologie associée. Il présente la classification de base de FL et discute de son application dans différents scénarios de calcul distribué. En outre, il fournit une représentation intégrée des applications des réseaux définis par logiciel, ce qui est unique parmi les livres sur FL.

Federated Arning: Principes, Paradigms, and Applications Introduction En el panorama tecnológico en rápida evolución actual, es fundamental comprender el proceso de evolución de la tecnología y su impacto en la humanidad. A medida que avanzamos hacia un mundo más interconectado, es cada vez más importante la necesidad de desarrollar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. Este nuevo libro proporciona una comprensión profunda del aprendizaje federado (FL), un paradigma de aprendizaje que comparte la recopilación de datos y el aprendizaje de modelos a través de la computación multipartidista y la agregación de modelos. La siguiente descripción describe aspectos clave de este libro y destaca la importancia de estudiar la FL como base para la supervivencia de la humanidad y la unificación de las personas en un estado en guerra. Necesidad de aprendizaje federado Con el creciente uso de tecnologías de inteligencia artificial (IA) como blockchain, machine learning (ML), Internet de las cosas (IoT), computación periférica y computación nebulosa, la necesidad de FL se ha vuelto más urgente que nunca. FL integra estas tecnologías para permitir a varios empleados construir un modelo de ML confiable utilizando un gran conjunto de datos. Este enfoque resuelve problemas críticos como la privacidad de los datos, la seguridad de los datos, los derechos de acceso a los datos y el acceso a los datos heterogéneos. Al explorar las posibilidades y beneficios de FL, podemos entender mejor cómo puede resolver estos problemas y proporcionar una forma más segura y eficiente de procesar los datos. Comprensión del aprendizaje federado libro comienza con la introducción de conceptos generales de ML y luego resume la configuración del sistema FL y la terminología asociada. Presenta la clasificación básica de FL y discute su aplicación en diversos escenarios de computación distribuida. Además, proporciona una representación integrada de las aplicaciones de redes definidas por software, que es única entre los libros de FL.

Federated arning: Principi, Paradigms, e Applicazioni Introduction In un panorama tecnologico in continua evoluzione, è fondamentale comprendere l'evoluzione della tecnologia e il suo impatto sull'umanità. Man mano che si va verso un mondo più interconnesso, diventa sempre più importante la necessità di sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico dello sviluppo della conoscenza moderna. Questo nuovo libro offre una profonda comprensione dell'apprendimento federale (FL), un paradigma di apprendimento che condivide la raccolta dei dati e l'apprendimento dei modelli attraverso l'elaborazione multipartitica e l'aggregazione dei modelli. La descrizione seguente descrive gli aspetti chiave di questo libro e sottolinea l'importanza di studiare il FL come base per la sopravvivenza dell'umanità e l'unione delle persone in uno stato in guerra. Necessità di apprendimento federale Con l'aumento dell'uso di tecnologie di intelligenza artificiale (IA) come blockchain, apprendimento automatico (ML), Internet delle cose (IoT), calcolo periferico e calcolo nebuloso, il bisogno di FL è diventato più urgente che mai. FL integra queste tecnologie per consentire a più dipendenti di costruire un modello ML affidabile con un set di dati di grandi dimensioni. Questo approccio risolve problemi critici quali la privacy dei dati, la sicurezza dei dati, i diritti di accesso ai dati e l'accesso ai dati eterogenei. Esplorando le funzionalità e i vantaggi di FL, possiamo capire meglio come può risolvere questi problemi e fornire un modo più sicuro ed efficiente di elaborare i dati. Comprensione dell'apprendimento federale Il libro inizia introducendo i concetti generali di ML, quindi riassume la configurazione del sistema FL e la terminologia associata. Fornisce la classificazione FL di base e ne discute l'uso in diversi scenari di calcolo distribuito. Offre inoltre una visualizzazione integrata delle applicazioni di rete definita dal software, che è univoca tra i libri FL.

Federated arning: Prinzipien, Paradigmen und Anwendungen Einführung In der heutigen schnelllebigen Technologielandschaft ist es von entscheidender Bedeutung, den technologischen Evolutionsprozess und seine Auswirkungen auf die Menschheit zu verstehen. Auf dem Weg zu einer stärker vernetzten Welt wird es immer wichtiger, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens zu entwickeln. Dieses neue Buch bietet ein tiefes Verständnis von Federated arning (FL), einem rnparadigma, das die Datenerfassung und das rnen von Modellen durch Multi-Party-Computing und Modellaggregation trennt. Die folgende Beschreibung beschreibt die wichtigsten Aspekte dieses Buches und betont die Bedeutung des Studiums der FL als Grundlage für das Überleben der Menschheit und die Vereinigung der Menschen in einem kriegführenden Staat. Der Bedarf an föderalem rnen Mit dem zunehmenden Einsatz von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) wie Blockchain, Machine arning (ML), Internet of Things (IoT), Edge Computing und Fog Computing ist der Bedarf an FL dringender denn je geworden. FL integriert diese Technologien, um es mehreren Mitarbeitern zu ermöglichen, ein robustes ML-Modell mit einem großen Datensatz aufzubauen. Dieser Ansatz adressiert kritische Themen wie Datenschutz, Datensicherheit, Datenzugriffsrechte und den Zugriff auf heterogene Daten. Durch die Untersuchung der Möglichkeiten und Vorteile von FL können wir besser verstehen, wie es diese Probleme lösen und eine sicherere und effizientere Art der Datenverarbeitung ermöglichen kann. Das Verständnis des Verbundunterrichts Das Buch beginnt mit der Einführung allgemeiner ML-Konzepte und fasst dann den Aufbau des FL-Systems und die damit verbundene Terminologie zusammen. Es stellt die grundlegende Klassifizierung von FL vor und diskutiert ihre Anwendung in verschiedenen verteilten Computerszenarien. Darüber hinaus bietet es eine integrierte Ansicht von Software-definierten Netzwerkanwendungen, die unter FL-Büchern einzigartig ist.

Sfederowane arning: Zasady, paradygmaty i zastosowania Wprowadzenie W dzisiejszym szybko rozwijającym się krajobrazie technologicznym kluczowe znaczenie ma zrozumienie ewolucji technologii i jej wpływu na ludzkość. Kiedy zmierzamy w kierunku bardziej połączonego ze sobą świata, coraz ważniejsza staje się potrzeba opracowania osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Ta nowa książka zapewnia głębokie zrozumienie uczenia się federowanego (FL), paradygmatu uczenia się, który oddziela gromadzenie danych i uczenie się modeli poprzez wielopartyjne obliczenia i agregację modeli. Poniższy opis opisuje kluczowe aspekty tej książki i podkreśla znaczenie studiowania FL jako podstawy do przetrwania ludzkości i zjednoczenia ludzi w stanie wojującym. Potrzeba uczenia się w sposób federalny Przy coraz większym wykorzystaniu technologii sztucznej inteligencji (AI), takich jak blockchain, uczenie maszynowe (ML), Internet rzeczy (IoT), komputery krawędziowe i mgławicowe, potrzeba FL stała się pilniejsza niż kiedykolwiek. FL integruje te technologie, aby umożliwić wielu pracownikom zbudowanie solidnego modelu ML przy użyciu dużego zbioru danych. Podejście to dotyczy kluczowych kwestii, takich jak prywatność danych, bezpieczeństwo danych, prawa dostępu do danych oraz dostęp do niejednorodnych danych. Badając możliwości i korzyści FL, możemy lepiej zrozumieć, w jaki sposób może ona rozwiązać te problemy i zapewnić bezpieczniejszy, bardziej efektywny sposób przetwarzania danych. Understanding Federated arning Książka rozpoczyna się od wprowadzenia ogólnych koncepcji ML, a następnie podsumowuje konfigurację systemu FL i związaną z nim terminologię. Przedstawia ona podstawową klasyfikację FL i omawia jej zastosowanie w różnych rozproszonych scenariuszach obliczeniowych. Ponadto zapewnia zintegrowany widok aplikacji sieciowych zdefiniowanych przez oprogramowanie, który jest unikalny wśród książek FL.

''

Federe arning: İlkeler, Paradigmalar ve Uygulamalar Giriş Günümüzün hızla gelişen teknolojik ortamında, teknolojinin evrimini ve insanlık üzerindeki etkisini anlamak çok önemlidir. Daha birbirine bağlı bir dünyaya doğru ilerledikçe, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirme ihtiyacı daha da önem kazanmaktadır. Bu yeni kitap, çok taraflı bilgi işlem ve model toplama yoluyla veri toplama ve model öğrenmeyi ayıran bir öğrenme paradigması olan federe öğrenmenin (FL) derinlemesine anlaşılmasını sağlar. Aşağıdaki açıklama, bu kitabın temel yönlerini açıklamakta ve FL'yi insanlığın hayatta kalmasının temeli olarak incelemenin ve insanları savaşan bir durumda birleştirmenin önemini vurgulamaktadır. Blockchain, makine öğrenimi (ML), Nesnelerin İnterneti (IoT), edge computing ve nebulous computing gibi yapay zeka (AI) teknolojilerinin artan kullanımı ile FL ihtiyacı her zamankinden daha acil hale geldi. FL, birden fazla çalışanın büyük bir veri kümesi kullanarak sağlam bir ML modeli oluşturmasına izin vermek için bu teknolojileri birleştirir. Bu yaklaşım veri gizliliği, veri güvenliği, veri erişim hakları ve heterojen verilere erişim gibi kritik konuları ele alır. FL'nin yeteneklerini ve faydalarını keşfederek, bu sorunları nasıl ele alabileceğini ve verileri işlemek için daha güvenli ve daha verimli bir yol sağlayabileceğini daha iyi anlayabiliriz. Kitap, ML'nin genel kavramlarını tanıtarak başlar ve daha sonra FL sistem kurulumunu ve ilgili terminolojiyi özetler. FL'nin temel sınıflandırmasını sunar ve çeşitli dağıtılmış hesaplama senaryolarında uygulamasını tartışır. Ek olarak, FL kitapları arasında benzersiz olan yazılım tanımlı ağ uygulamalarının entegre bir görünümünü sağlar.

التعلم الموحد: المبادئ والنماذج ومقدمة التطبيقات في المشهد التكنولوجي سريع التطور اليوم، من الأهمية بمكان فهم تطور التكنولوجيا وتأثيرها على البشرية. وبينما نتحرك نحو عالم أكثر ترابطا، تزداد أهمية الحاجة إلى وضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. يوفر هذا الكتاب الجديد فهمًا عميقًا للتعلم الفيدرالي (FL)، وهو نموذج تعليمي يفصل بين جمع البيانات وتعلم النماذج من خلال الحوسبة متعددة الأطراف وتجميع النماذج. يصف الوصف التالي الجوانب الرئيسية لهذا الكتاب ويؤكد على أهمية دراسة FL كأساس لبقاء البشرية وتوحيد الناس في دولة متحاربة. الحاجة إلى التعلم الفيدرالي مع الاستخدام المتزايد لتقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) مثل blockchain والتعلم الآلي (ML) وإنترنت الأشياء (IoT) والحوسبة المتطورة والحوسبة الغامضة، أصبحت الحاجة إلى FL أكثر إلحاحًا من أي وقت مضى. تدمج FL هذه التقنيات للسماح للعديد من الموظفين ببناء نموذج ML قوي باستخدام مجموعة بيانات كبيرة. يعالج هذا النهج قضايا حرجة مثل خصوصية البيانات وأمن البيانات وحقوق الوصول إلى البيانات والوصول إلى البيانات غير المتجانسة. من خلال استكشاف قدرات وفوائد FL، يمكننا أن نفهم بشكل أفضل كيف يمكنها معالجة هذه المشكلات وتوفير طريقة أكثر أمانًا وفعالية لمعالجة البيانات. فهم التعلم الموحد يبدأ الكتاب بتقديم المفاهيم العامة لـ ML ثم يلخص إعداد نظام FL والمصطلحات المرتبطة به. يقدم التصنيف الأساسي لـ FL ويناقش تطبيقه في مختلف سيناريوهات الحوسبة الموزعة. بالإضافة إلى ذلك، فإنه يوفر رؤية متكاملة لتطبيقات الشبكات المحددة بالبرمجيات، والتي تعتبر فريدة من نوعها بين كتب FL.

Federated arning： Principles, Paradigms, and Applications Introduction在當今快速發展的技術格局中,了解技術演變過程及其對人類的影響至關重要。隨著我們邁向一個更加相互聯系的世界，人們越來越需要建立一個個人範式，認識現代知識的技術發展。這本新書提供了對聯邦學習（FL）的深入了解，聯邦學習（FL）是通過多方計算和模型聚合來共享數據收集和模型學習的學習範例。以下描述描述了本書的關鍵方面，並強調了研究FL作為人類生存和人類在交戰國團結的基礎的重要性。隨著越來越多地使用人工智能（AI）技術,如區塊鏈、機器學習（ML）、物聯網（IoT）、外圍計算和霧計算,對FL的需求比以往任何時候都更加迫切。FL集成了這些技術，使多個員工可以使用大型數據集構建可靠的ML模型。這種方法解決了諸如數據隱私，數據安全，數據訪問權限和異構數據訪問等關鍵問題。通過探索FL的機遇和優勢,我們可以更好地了解它如何解決這些問題,並提供更安全、更高效的數據處理方法。本書首先介紹了通用的ML概念，然後概括了FL系統的設置和相關術語。它介紹了FL的基本分類，並討論了其在各種分布式計算場景中的應用。此外，它還提供了軟件定義網絡的應用程序的集成表示，這在有關FL的書籍中是獨一無二的。