PyVertical: إطار عمل للتعلم الاتحادي الرأسي (Vertical Federated Learning)

تُعد خصوصية البيانات تحديًا رئيسيًا في مجال الذكاء الاصطناعي.

يساعد التعلم الاتحادي الرأسي (Vertical Federated Learning) في حل هذه المشكلة، حيث يتيح للمؤسسات تدريب النماذج على مجموعات بيانات مختلفة دون مشاركة البيانات الخام.

يُعد PyVertical إطار عمل جديد لهذه العملية، وهو يركز على الشبكات العصبية المنقسمة متعددة الرؤوس (Multi-headed Split Neural Networks).

إليك ما يجعل PyVertical مفيدًا:

  • يدعم الشبكات العصبية المنقسمة (Split Neural Networks).
  • يدير البيانات عبر أطراف مختلفة.
  • يحمي خصوصية المستخدم أثناء التدريب.
  • يعمل بشكل جيد مع المهام المعقدة متعددة الرؤوس.

تستخدم هذا الإطار لبناء النماذج عندما تكون البيانات مقسمة رأسيًا عبر كيانات مختلفة، حيث يحتفظ كل طرف بخصوصية بياناته الخاصة مع المساهمة في نموذج مشترك.

اقرأ التفاصيل الكاملة هنا:

المصدر: https://dev.to/paperium/pyvertical-a-vertical-federated-learning-framework-for-multi-headed-splitnn-5408

مجتمع تعليمي اختياري: https://t.me/GyaanSetuAi