เข้าร่วม Women in ML Symposium ในวันที่ 7 ธันวาคม ลงทะเบียนตอนนี้

TensorFlow Federated Tutorials

จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ

บทช่วยสอน ที่ใช้ colab เหล่านี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับแนวคิด TFF หลักและ API โดยใช้ตัวอย่างที่ใช้งานได้จริง เอกสารอ้างอิงสามารถพบได้ใน คู่มือ TFF

เริ่มต้นกับการเรียนรู้แบบสหพันธรัฐ

  • Federated Learning สำหรับการจัดประเภทรูปภาพ แนะนำส่วนสำคัญของ Federated Learning (FL) API และสาธิตวิธีใช้ TFF เพื่อจำลองการเรียนรู้แบบรวมศูนย์บนข้อมูลที่คล้าย MNIST แบบรวมศูนย์
  • การเรียนรู้แบบสหพันธรัฐสำหรับการสร้างข้อความ ยังสาธิตวิธีการใช้ FL API ของ TFF เพื่อปรับแต่งโมเดลก่อนการฝึกอบรมที่ต่อเนื่องกันเป็นอนุกรมสำหรับงานสร้างแบบจำลองภาษา
  • การปรับการรวมที่แนะนำสำหรับการเรียนรู้ แสดงให้เห็นว่าการคำนวณ FL พื้นฐานใน tff.learning สามารถรวมกับรูทีนการรวมเฉพาะที่ให้ความคงทน ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างกัน การบีบอัด และอื่นๆ ได้อย่างไร
  • Federated Reconstruction for Matrix Factorization นำเสนอการเรียนรู้แบบรวมศูนย์ในเครื่องบางส่วน โดยที่พารามิเตอร์ไคลเอ็นต์บางตัวจะไม่ถูกรวมบนเซิร์ฟเวอร์ บทช่วยสอนนี้สาธิตวิธีใช้ Federated Learning API เพื่อฝึกโมเดลการแยกตัวประกอบของเมทริกซ์ในเครื่องบางส่วน

เริ่มต้นใช้งานการวิเคราะห์แบบรวมศูนย์

  • Private Heavy Hitters แสดงวิธีใช้ tff.analytics.heavy_hitters เพื่อสร้างการคำนวณการวิเคราะห์แบบรวมศูนย์เพื่อค้นหาผู้โจมตีหนักส่วนตัว

การเขียนการคำนวณแบบรวมศูนย์แบบกำหนดเอง

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการจำลอง

บทช่วยสอนระดับกลางและขั้นสูง