یادگیری فدرال در اینترنت اشیا

یادگیری فدرال (Federated Learning) به عنوان یک رویکرد نوین در یادگیری ماشین، به ویژه در زمینه اینترنت اشیا (IoT) به سرعت در حال گسترش است. این روش به دستگاه های توزیع شده اجازه می دهد تا مدل های یادگیری ماشین را بدون نیاز به ارسال داده های خام به یک سرور مرکزی آموزش دهند. این مقاله به بررسی مزایای کلیدی یادگیری فدرال، از جمله حفظ حریم خصوصی، کاهش بار شبکه و بهبود دقت مدل ها می پردازد. همچنین چالش های موجود در این زمینه، از جمله عدم تعادل داده ها، محدودیت های محاسباتی و مسائل امنیتی را مورد بررسی قرار می دهد. با توجه به پیشرفت های فناوری و توسعه الگوریتم های جدید، یادگیری فدرال می تواند به یکی از روش های اصلی در یادگیری ماشین برای اینترنت اشیا تبدیل شود و به بهبود عملکرد و امنیت سیستم های IoT کمک کند.

کلیدواژه ها:

یادگیری فدرال ، اینترنت اشیا ، امنیت ، حریم خصوصی