Fêrbûna federal: Ma ev rêbaza fêrbûna makîneyê di dawiyê de nepeniya daneyê dikare biparêze?

• Nivîskar:
• Navê nivîskar

  Pêşbîniya Quantumrun
• June 5, 2023

Algorîtmayên fêrbûna makîneyê (ML) ji bo baştirkirina rastbûn û performansa xwe hejmareke mezin a daneyê hewce dike. Danûstendina her ku mezin be, ew qas agahdariya ku algorîtm jê fêr dibe, ew qas çêtir dikare gelemperî bike. Lêbelê, nêzîkatiya kevneşopî ya veguheztina daneyên bikarhênerê hesas li serverek navendî ji bo pêvajoyê dikare xetereyên ewlehiyê derxe holê û bibe sedema performansa hêdî û xerckirina enerjiyê ya zêde.

Çarçoveya fêrbûna federal

Fêrbûna federal ji bo ML-yê paradîgmayek nû ye ku awayê hilberandin û analîzkirina daneyan diguhezîne. Bi belavkirina pêvajoya fêrbûnê li ser gelek cîhazan, fêrbûna federasyonê rê dide rêxistinan ku modelan bi karanîna daneyên ku berê li ser cîhazên devê hene, wek smartphone, laptop, û amûrên Înternetê yên Tiştan (IoT) perwerde bikin. Ev nêzîkatî dikare bibe sedema nepeniya daneyê, kêmkirina derengiya torê, û karanîna jêhatîtir a çavkaniyan.

Ji ber ku daneyên hesas li ser cîhaza qiraxê dimînin, ne hewce ye ku wê ji ewr an serverek navendî re were veguheztin. Ev pratîk xetera binpêkirina daneyan, êrîşên sîber, û xetereyên din ên ewlehiyê kêm dike. Di şûna wê de, algorîtma tenê encamên perwerdehiyê ji ewr an tora hevpar re dişîne, nenasiya daneyê diparêze û rê dide rêxistin ku rêzikên nepenîtiyê tevbigerin.

Fêrbûna federal di heman demê de potansiyela çêtirkirina bilez û karbidestiya algorîtmayan jî heye. Ji ber ku perwerdehiya li ser cîhazên devê çêdibe, model dikarin ji daneyên xwerû di wextê rast de fêr bibin, ku rê li ber nûvekirin û berhevkirina agahdariya bileztir bigire. Ev nêzîkatî ji bo serîlêdanên ku dane bi domdarî têne hilberandin, wek mînak di hawîrdorên IoT de kêrhatî ye. Rêxistin dikarin van daneyan bi lez û beztir bişopînin, ji wan re bihêle ku biryarên bêtir agahdar û biwext bidin.

Bandora têkçûyî

Pîşesaziyên ku daneyên hesas hildibijêrin û bi giranî têne rêve kirin, mîna lênihêrîna tenduristî û darayî, dê belkî fêrbûna federasyonê qebûl bikin ji ber ku ti aliyek sêyemîn, ne jî pêşdebirên modelê, nekare bigihîje daneyan li ser cîhazên parastî. Feydeyek din ji bo karsaziyên ku fêrbûna federasyonê bikar tînin ev e ku ew dihêle ML-ya bikêrtir, dem û enerjiya ku ji bo perwerdekirina modelan hewce dike kêm bike. Digel vê yekê, ev rêbaz dikare li ser cîhazên bi hêza pêvajoyek tixûbdar, wekî modelên berê yên smartphone û pêlavan bixebite.

Hîper-kesayetî feydeyek din a vê celebê ML-ê ye, ku di encamê de pêşnîyarên rasttir, encamên lêgerînê, û arîkarên virtual peyda dike. Bi modelên perwerdehiyê yên li ser daneyên herêmî, model ji danehevek cihêrengtir fêr dibin, û encamên perwerdehiyê dikarin hûrguliyên tevgera her bikarhêner çêtir bigirin. Bi vî rengî, model dikarin li ser bingeha vebijarkên bêhempa pêşbîniyên rasttir bikin, û di encamê de ezmûnek xwerûtir çêdibe. Ev taybetmendî li seranserê pîşesaziyê, ji e-bazirganiya e-bazirganiyê bigire heya lênihêrîna tenduristî heya şahiyê, pir bikêr e.

Di dawiyê de, ML-ya federe dikare bibe alîkar ku lêçûna parastin û nûvekirina navendên daneya navendî yên mezin kêm bike. Bi karanîna çavkaniyên belavkirî, pargîdan dikarin hejmara binesaziya ku ew hewce ne ku biparêzin kêm bikin. Wekî din, fêrbûna federasyonê dikare alîkariya demokratîkkirina AI / ML bike, ku wê ji rêxistinên piçûktir an yên ku çavkaniyên tixûbdar re bigihînin zêdetir bike. Karsaz dikarin li şûna ku xwe bispêrin çavkaniyên yek saziyek yekane, zanîna kolektîf a gelek amûran bikar bînin.

Serlêdanên ji bo fêrbûna federasyonê

Hin serîlêdanên ji bo fêrbûna federasyonê dibe ku ev in:

• Pîşesaziya hilberînê (bi taybetî hilberînerên smartphone) dikare bi raporên rast-demê yên ji bikarhênerên gerdûnî re lênihêrîna pêşbîniya çêtir pêk bîne.
• Fêrbûna federal rê dide nexweşxane û lêkolînerên bijîjkî ku li ser analîzên mezin ên daneyên bijîjkî bêyî ku tawîz bidin nepeniya nexweşan, hevkariyê bikin, ku rê li ber teşhîsên çêtir, dermankirinên kesane û encamên çêtir bigire.
• Wesayîtên xweser dikarin li ser bingeha daneyên ji çavkaniyên cihêreng biryarên çêtir bidin. Ev taybetmendî dikare ewlehiya rê çêtir bike, qerebalixa trafîkê kêm bike, û tevgerê zêde bike.
• Tespîtkirina xapandinê, rêveberiya xetereyê, û analîza veberhênanê bêyî eşkerekirina daneyên hesas çêtir kirin. 
• Amûrên fêrbûnê yên kesane yên ji bo xwendekaran ku li gorî hewcedariyên kesane û şêwazên fêrbûna wan tevdigerin. 
• Xerca enerjiyê ya optîmîzekirin û kêmkirina emîsyonên karbonê.
• Berhemên çandiniyê yên zêde, kêm bermayiyên xwarinê, û ewlehiya xwarinê çêtir, çareserkirina kêmbûna xwarinên gerdûnî û pêşvebirina pratîkên çandiniya domdar.
• Pêvajoyên hilberînê yên çêtirîn û kalîteya hilberê çêtir kirin. 
• Pêşkeftina biryargirtin û pêşkeftina siyasetê ku şefafî, berpirsiyarî û beşdariya hemwelatiyan di rêveberiyê de pêş dixe.
• Perwerdehiya hêza kar, rêveberiya performansê, û ragirtina karmendan çêtir kirin. 
• Rêvebiriya naverokê û tedbîrên çêtir ên ji bo şerkirina tacîzkirina serhêl bêyî ku nepeniya bikarhêner têk bibin. 

Pirsên ku têne nirxandin

• Ma hûn difikirin ku fêrbûna federasyonê ji bo nepeniya daneyê gavek bingehîn e?
• Wekî din hûn difikirin ku fêrbûna federasyonê dê çawa biguhezîne ka em bi botan re têkilî didin?