ਫੈਡਰੇਟਿਡ ਲਰਨਿੰਗ (Federated Learning) ਲਈ ਪ੍ਰੋਤਸਾਹਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਰਵੇਖਣ
ਫੈਡਰੇਟਿਡ ਲਰਨਿੰਗ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹਿਲਾਏ ਬਿਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਦੇਣੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪੈਸੇ ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਦਾ ਖਰਚਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਨਾਮਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਲੋਕ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੋਣਗੇ।
ਇਹ ਸਰਵੇਖਣ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਕਿਵੇਂ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇ। ਇਹ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵੱਲ ਦੇਖਦਾ ਹੈ।
ਕਵਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮੁੱਖ ਖੇਤਰ:
- ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ ਲਈ ਪ੍ਰੋਤਸਾਹਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
- ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਇਨਾਮ।
- ਬੇਈਮਾਨ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਧੋਖਾਧੜੀ ਕਰਨ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਰੋਕਿਆ ਜਾਵੇ।
- ਨਿਰਪੱਖ ਭੁਗਤਾਨਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਗਣਿਤਕ ਮਾਡਲ।
- ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ (scaling) ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਚੁਣੌਤੀਆਂ।
ਫੈਡਰੇਟਿਡ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਿਰਪੱਖ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਪੇਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੇ ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪੂਰਾ ਸਰਵੇਖਣ ਇੱਥੇ ਪੜ੍ਹੋ: https://dev.to/paperium/a-comprehensive-survey-of-incentive-mechanism-for-federated-learning-9pk
ਵਿਕਲਪਿਕ ਲਰਨਿੰਗ ਕਮਿਊਨਿਟੀ: https://t.me/GyaanSetuAi