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कलेक्टिव लर्निंग – कोड रिलीज़ के साथ अपडेट। | by ABHIJZ | Fetch.ai | Feb, 2021

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ABHIJZ

कलेक्टिव लर्निंग प्रोटोकॉल प्रतिभागियों के बीच विश्वास की आवश्यकता के बिना शिक्षार्थियों को एक मॉडल के प्रशिक्षण पर सहयोग करने की अनुमति देता है। शिक्षार्थी मॉडल के अद्यतनों पर मतदान करते हैं, और केवल गुणवत्ता थ्रेशोल्ड पास करने वाले अपडेट स्वीकार किए जाते हैं। यह सिस्टम को खराब अपडेट प्रदान करके मॉडल के साथ हस्तक्षेप करने के प्रयासों को मजबूत बनाता है।

Colearn एक पुस्तकालय है जो FET नेटवर्क पर विकेंद्रीकृत मशीन सीखने के कार्यों को गोपनीयता-संरक्षण में सक्षम बनाता है।

यह ब्लॉकचेन-मध्यस्थता कलेक्टिव लर्निंग की प्रणाली कई हितधारकों को एक केंद्रीय मशीन पर भरोसा करने की आवश्यकता के बिना एक साझा मशीन लर्निंग मॉडल बनाने में सक्षम बनाता है, और अन्य हितधारकों को उनके डेटासेट के बारे में संवेदनशील जानकारी का खुलासा किए बिना।

Colearn का उद्देश्य उन पार्टियों के बीच सहयोग को सक्षम बनाना है जो प्रभावी रूप से सहयोग नहीं कर सकते, ऐसा गोपनीयता की चिंताओं, विश्वास की कमी या संचार के अभाव के कारण हो सकता हैं, Colearn का लक्ष्य एक ऐसा फ्रेमवर्क बनाना है जो एक सरल लेकिन शक्तिशाली तरीके से भिन्न हितधारकों के बीच के अंतर को पाटता साके।

एक Colearn प्रयोग तब शुरू होता है जब संस्थाओं का एक समूह, प्रतिभागियों के रूप में संदर्भित होता है, एक मॉडल वास्तुकला पर निर्णय लेता है और सीखना शुरू करता है। साथ में वे एक एकल वैश्विक मॉडल को प्रशिक्षित करेंगे। लक्ष्य एक ऐसे मॉडल को प्रशिक्षित करना है जो किसी भी शिक्षार्थी अपने निजी डेटा सेट पर प्रशिक्षण देकर बेहतर प्रदर्शन कर सकता है।

मुख्य घटक हैं:

शिक्षार्थी: प्रत्येक प्रतिभागी प्रयोग में एक शिक्षार्थी है। एक शिक्षार्थी एक अद्वितीय निजी डेटासेट और मशीन लर्निंग सिस्टम का प्रतिनिधित्व करता है।

ग्लोबल मॉडल: एक कलेक्टिव लर्निंग के प्रयोग का परिणाम: एक मशीन लर्निंग मॉडल जिसे सीखने वालों द्वारा सामूहिक रूप से प्रशिक्षित किया जाता है। वर्तमान में हम तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर का समर्थन करते हैं।

Fetch AI Blockchain: अंतर्निहित ब्लॉकचेन और स्मार्ट अनुबंध जो एक सुरक्षित और श्रव्य तरीके से समन्वय और शासन की अनुमति देता है।

डेटा लेयर: IPFS पर आधारित एक विकेन्द्रीकृत डेटा लेयर, जो सीखने वालों के बीच मशीन लर्निंग वेट के बंटवारे को सक्षम बनाता है।

प्रशिक्षण दौर में होता है; प्रत्येक दौर के दौरान शिक्षार्थी वैश्विक साझा मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने का प्रयास करते हैं। ऐसा करने के लिए प्रत्येक दौर में वैश्विक मॉडल का एक अद्यतन (उदाहरण के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क में वजन का एक नया सेट) प्रस्तावित है। सीखने वाले तब अपडेट का मूल्यांकन करते हैं और तय करते हैं कि नया मॉडल वर्तमान वैश्विक मॉडल से बेहतर है या नहीं।

यदि पर्याप्त शिक्षार्थी अपडेट को मंजूरी देते हैं तो वैश्विक मॉडल अपडेट किया जाता है। किसी अद्यतन को स्वीकृत या अस्वीकृत करने के बाद एक नया दौर शुरू होता है।

एक वैश्विक मॉडल M को अपडेट करने वाले दौर के विस्तृत चरण निम्नानुसार हैं:

1.सीखने वालों में से एक का चयन किया जाता है और एक नया अपडेटेड मॉडल M ‘प्रस्तावित करता है।

2.बाकी शिक्षार्थी M को मान्य करते हैं।

3.यदि M ‘के पास उनके निजी डेटा सेट के मुकाबले M से बेहतर प्रदर्शन है तो शिक्षार्थी स्वीकृति देने के लिए वोट करेंगे।

4.यदि सीखने वाला अस्वीकार करने के लिए वोट नहीं करता है।

5.कुल वोट मिलान किए जाते हैं।

6.यदि कुछ थ्रेशोल्ड (आमतौर पर 50%) से अधिक शिक्षार्थियों ने स्वीकृति दी है तो ‘M’ नए वैश्विक मॉडल बन जाता है।यदि नहीं, तो M वैश्विक मॉडल बना रहा है।

7.एक नया दौर शुरू होता है।

एक विकेन्द्रीकृत खाता बही (एक ब्लॉकचेन) का उपयोग करके इसे सीखने की प्रक्रिया को पूरी तरह से विकेन्द्रीकृत, सुरक्षित और श्रव्य तरीके से चलाया जा सकता है। अपडेट उत्पन्न करते समय अपने निजी डेटा सेट को उजागर करने से बचने के लिए अंतर गोपनीयता का उपयोग करके आगे की सुरक्षा प्रदान की जा सकती है।

हमने अपने Github रिपॉजिटरी में कलेक्टिव लर्निंग पर कोड अपलोड किया है जिसका उपयोग करके आप कलेक्टिव लर्निंग का अनुकरण कर सकते हैं। अधिक विस्तृत जानकारी के लिए, आप नीचे दिए गए कलेक्टिव लर्निंग पर वीडियो भी देख सकते हैं। 👇

https://youtu.be/YsSVzKUI1uk

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