Federated Learning के लिए प्रोत्साहन तंत्र (Incentive Mechanisms) का एक सर्वेक्षण

Federated learning आपको निजी डेटा को स्थानांतरित किए बिना मॉडल को प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है। यह गोपनीयता की रक्षा करता है। लेकिन यह एक समस्या भी पैदा करता है।

प्रतिभागियों को अपना डेटा और कंप्यूटिंग शक्ति देनी पड़ती है। इसमें उनका पैसा और ऊर्जा खर्च होती है। बिना पुरस्कारों के, लोग इसमें शामिल नहीं होंगे।

यह सर्वेक्षण इस बात की जांच करता है कि प्रतिभागियों को पुरस्कृत कैसे किया जाए। यह नेटवर्क को चालू रखने के विभिन्न तरीकों पर नज़र डालता है।

कवर किए गए मुख्य क्षेत्र:

Federated learning को बड़े पैमाने पर कार्य करने योग्य बनाने के लिए आपको निष्पक्ष नियमों की आवश्यकता होती है। यह पेपर उन नियमों के पीछे के गणित और तर्क का विश्लेषण करता है।

पूरा सर्वेक्षण यहाँ पढ़ें: https://dev.to/paperium/a-comprehensive-survey-of-incentive-mechanism-for-federated-learning-9pk

वैकल्पिक लर्निंग कम्युनिटी: https://t.me/GyaanSetuAi