المشاركون: Krzysztof Ostrowski (Google) ، Boyi Chen (LinkedIn)
تحديث Boyi حول تقدم LinkedIn وخططه.
- تم ضمه إلى TFF ودمجه في البنية التحتية لتعلم الآلة
- القيام بتجارب في وضع عدم الاتصال على استخدام TFF لحلول المؤسسات
- ثلاثة مجالات اهتمام
- هجمات Freerider
- شخص ما يريد المساهمة بالأصفار ، وجني الفوائد
- هدفان - الكشف والحلول
- نموذج التسمم بهدف واضح ، ولكن يبدو مرتبطًا به
- التحيز مع المساهمين المنحرفين بشدة
- يمتلك بعض المساهمين بيانات أكثر بكثير من غيرهم
- يسير في كلا الاتجاهين - فالمستخدمون الثقيلون يؤثرون بشكل مفرط على النموذج ، ولكن أيضًا الكثير من المستخدمين ذوي الوزن الخفيف يسحبون الأداء إلى أسفل
- Cross-silo FL لمزيج من البيانات من LinkedIn ومن الخارج
- ضمانات عدم اختلاط البيانات
- محاكاة FL على الجهاز
- القدرة على المحاكاة موجودة بالفعل - نحن نتحدث عن محاكاة السلوكيات التي نراها في بيئة حث واقعية
- توزيعات مختلفة لأشياء مثل قوة معالجة الجهاز لتقييم كيفية تأثيرها على أداء التدريب
- هجمات Freerider
- لا يوجد حاليًا تقدم كبير قيد التشغيل على Azure ، لذا قم بإجراء ذلك في الوقت الحالي
طرق المساهمة / العمل معًا:
- الخوارزميات والمكونات في TFF لاكتشاف المتفرغين وتخفيف ذلك
- وثيقة التصميم - حلقة في الأشخاص من كلا الطرفين للمساعدة في التحسين
- يمكن لـ LinkedIn المساهمة في التعليمات البرمجية
- مبدئيًا ، يمتلك LinkedIn دليلًا أو يشارك في امتلاكه داخل مستودع TFF حيث يمكن أن يتم ذلك - يمكن تحديده سواء أكان واحدًا أو أكثر من هؤلاء وأين سيذهبون
- الخوارزميات والمكونات في TFF لاكتشاف المتفرغين وتخفيف ذلك
خطط TFF
- تمكين الشركاء لبناء منصات قائمة على TFF
- عناصر
- معماريات المراجع
- على حد سواء عبر الصومعة وعبر الأجهزة
- بعض الكود موجود بالفعل في OSS ، المزيد من الكود قادم
- خصوصية شاملة ، وما إلى ذلك ، ضمانات لشركاء النظام الأساسي
- تمكين الشركاء لبناء منصات قائمة على TFF
الخطوات التالية:
- قم بإنشاء مقترحات فردية للتكرار مع أشخاص من كلا الجانبين
- رتب الأولويات معًا
- ربما يعني ذلك زيادة التكرار إلى مرة واحدة كل أسبوعين
- اختر موضوعات لتفكيكها ، وحلقها في الأشخاص المهتمين بالموضوع
