دانلود کتاب Federated Learning with Python: Design and implement a federated learning system and develop applications using existing frameworks – آموزش فدرال با پایتون: طراحی و پیاده سازی یک سیستم یادگیری فدرال و توسعه برنامه های کاربردی با استفاده از چارچوب های موجود

توضیحات

Learn the essential skills for building an authentic federated learning system with Python and take your machine learning applications to the next level

Key Features

• Design distributed systems that can be applied to real-world federated learning applications at scale
• Discover multiple aggregation schemes applicable to various ML settings and applications
• Develop a federated learning system that can be tested in distributed machine learning settings

Book Description

Federated learning (FL) is a paradigm-shifting technology in AI that enables and accelerates machine learning (ML), allowing you to work on private data. It has become a must-have solution for most enterprise industries, making it a critical part of your learning journey. This book helps you get to grips with the building blocks of FL and how the systems work and interact with each other using solid coding examples.

FL is more than just aggregating collected ML models and bringing them back to the distributed agents. This book teaches you about all the essential basics of FL and shows you how to design distributed systems and learning mechanisms carefully so as to synchronize the dispersed learning processes and synthesize the locally trained ML models in a consistent manner. This way, you’ll be able to create a sustainable and resilient FL system that can constantly function in real-world operations. This book goes further than simply outlining FL’s conceptual framework or theory, as is the case with the majority of research-related literature.

By the end of this book, you’ll have an in-depth understanding of the FL system design and implementation basics and be able to create an FL system and applications that can be deployed to various local and cloud environments.

What you will learn

• Discover the challenges related to centralized big data ML that we currently face along with their solutions
• Understand the theoretical and conceptual basics of FL
• Acquire design and architecting skills to build an FL system
• Explore the actual implementation of FL servers and clients
• Find out how to integrate FL into your own ML application
• Understand various aggregation mechanisms for diverse ML scenarios
• Discover popular use cases and future trends in FL

Who this book is for

This book is for machine learning engineers, data scientists, and artificial intelligence (AI) enthusiasts who want to learn about creating machine learning applications empowered by federated learning. You’ll need basic knowledge of Python programming and machine learning concepts to get started with this book.

Table of Contents

1. Challenges in Big Data and Traditional AI
2. What Is Federated Learning?
3. Workings of the Federated Learning System
4. Federated Learning Server Implementation with Python
5. Federated Learning Client-Side Implementation
6. Running the Federated Learning System and Analyzing the Results
7. Model Aggregation
8. Introducing Existing Federated Learning Frameworks
9. Case Studies with Key Use Cases of Federated Learning Applications
10. Future Trends and Developments
11. Appendix, Exploring Internal Libraries

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

مهارت های ضروری برای ساختن یک سیستم یادگیری فدرال معتبر با پایتون را بیاموزید و برنامه های یادگیری ماشین خود را به سطح بعدی ببرید

ویژگی های کلیدی< /h4>

• سیستم‌های توزیع‌شده را طراحی کنید که می‌توانند برای کاربردهای یادگیری فدرال در دنیای واقعی در مقیاس اعمال شوند
• < span>کشف طرح‌های تجمیع چندگانه قابل اجرا در تنظیمات و برنامه‌های مختلف ML
• یک سیستم یادگیری فدرال ایجاد کنید که می‌تواند در تنظیمات یادگیری ماشین توزیع‌شده آزمایش شود. span>

توضیحات کتاب

یادگیری فدرال (FL) یک فناوری تغییر پارادایم در هوش مصنوعی است که یادگیری ماشین (ML) را فعال و تسریع می کند و به شما امکان می دهد روی داده های خصوصی کار کنید. این به یک راه حل ضروری برای اکثر صنایع سازمانی تبدیل شده است و آن را به بخش مهمی از سفر یادگیری شما تبدیل می کند. این کتاب به شما کمک می‌کند تا با اجزای سازنده FL و نحوه عملکرد و تعامل سیستم‌ها با یکدیگر با استفاده از مثال‌های کدگذاری جامد آشنا شوید.

FL چیزی بیش از جمع‌آوری ML جمع‌آوری‌شده است. مدل ها و بازگرداندن آنها به عوامل توزیع شده. این کتاب به شما در مورد تمام اصول اساسی FL می آموزد و به شما نشان می دهد که چگونه سیستم های توزیع شده و مکانیسم های یادگیری را با دقت طراحی کنید تا فرآیندهای یادگیری پراکنده را همگام سازی کنید و مدل های آموزش محلی ML را به شیوه ای سازگار ترکیب کنید. به این ترتیب، می‌توانید یک سیستم FL پایدار و انعطاف‌پذیر ایجاد کنید که بتواند دائماً در عملیات‌های دنیای واقعی کار کند. این کتاب فراتر از تشریح چارچوب مفهومی یا تئوری FL است، همانطور که در مورد اکثر ادبیات مرتبط با تحقیق وجود دارد.

در پایان این کتاب، شما خواهید دید. درک عمیقی از اصول طراحی و پیاده سازی سیستم FL داشته باشید و قادر به ایجاد یک سیستم و برنامه های کاربردی FL باشید که می توانند در محیط های مختلف محلی و ابری مستقر شوند.

چه چیزی یاد خواهید گرفت

• چالش‌های مربوط به ML داده‌های بزرگ متمرکز را که در حال حاضر با راه‌حل‌های آن‌ها مواجه هستیم، کشف کنید
• درک مبانی نظری و مفهومی FL
• کسب مهارت های طراحی و معماری برای ساختن یک سیستم FL
• کاوش در اجرای واقعی سرورها و کلاینت های FL
• دریابید که چگونه FL را در برنامه ML خود ادغام کنید
• درک مکانیسم های مختلف تجمع برای سناریوهای متنوع ML< /li>
• موارد استفاده رایج و روندهای آتی در FL را کشف کنید

این کتاب برای چه کسی است span>

این کتاب برای مهندسین یادگیری ماشین، دانشمندان داده و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی (AI) است که می‌خواهند درباره ایجاد برنامه‌های یادگیری ماشینی با قدرت یادگیری فدرال بیاموزند. برای شروع کار با این کتاب به دانش اولیه برنامه نویسی پایتون و مفاهیم یادگیری ماشین نیاز دارید.

فهرست محتوا

1. چالش‌های کلان داده و هوش مصنوعی سنتی
2. یادگیری فدرال چیست؟
3. کارهای سیستم یادگیری فدرال
4. اجرای سرور یادگیری فدرال با پایتون
5. اجرای آموزش فدرال در سمت مشتری
6. اجرای سیستم یادگیری فدرال و تجزیه و تحلیل نتایج
7. تجمیع مدل
8. معرفی چارچوب‌های آموزشی فدرال موجود
9. مطالعات موردی با موارد استفاده کلیدی از کاربردهای یادگیری فدرال
10. < span>روندها و تحولات آینده
11. ضمیمه، کاوش در کتابخانه های داخلی

tag : دانلود کتاب آموزش فدرال با پایتون: طراحی و پیاده سازی یک سیستم یادگیری فدرال و توسعه برنامه های کاربردی با استفاده از چارچوب های موجود , Download آموزش فدرال با پایتون: طراحی و پیاده سازی یک سیستم یادگیری فدرال و توسعه برنامه های کاربردی با استفاده از چارچوب های موجود , دانلود آموزش فدرال با پایتون: طراحی و پیاده سازی یک سیستم یادگیری فدرال و توسعه برنامه های کاربردی با استفاده از چارچوب های موجود , Download Federated Learning with Python: Design and implement a federated learning system and develop applications using existing frameworks Book , آموزش فدرال با پایتون: طراحی و پیاده سازی یک سیستم یادگیری فدرال و توسعه برنامه های کاربردی با استفاده از چارچوب های موجود دانلود , buy آموزش فدرال با پایتون: طراحی و پیاده سازی یک سیستم یادگیری فدرال و توسعه برنامه های کاربردی با استفاده از چارچوب های موجود , خرید کتاب آموزش فدرال با پایتون: طراحی و پیاده سازی یک سیستم یادگیری فدرال و توسعه برنامه های کاربردی با استفاده از چارچوب های موجود , دانلود کتاب Federated Learning with Python: Design and implement a federated learning system and develop applications using existing frameworks , کتاب Federated Learning with Python: Design and implement a federated learning system and develop applications using existing frameworks , دانلود Federated Learning with Python: Design and implement a federated learning system and develop applications using existing frameworks , خرید Federated Learning with Python: Design and implement a federated learning system and develop applications using existing frameworks , خرید کتاب Federated Learning with Python: Design and implement a federated learning system and develop applications using existing frameworks ,