tff ne demek?

İşte TensorFlow Federated (TFF) hakkında bilgiler:

TensorFlow Federated (TFF)

TensorFlow Federated (TFF), merkezi bir eğitim verisine ihtiyaç duymadan dağıtık veriler üzerinde makine öğrenimi yapmayı sağlayan açık kaynaklı bir çerçevedir. Özellikle, TFF, verilerin cihazlarda (örneğin mobil cihazlar) veya organizasyonlar arasında dağıtıldığı ve merkezi bir yerde toplanmasının pratik olmadığı veya istenmediği senaryolara odaklanır.

Temel Kavramlar:

• Federated Learning (Birleşik Öğrenme): Birleşik Öğrenme, TFF'nin temel uygulama alanıdır. Bu yaklaşım, eğitim verilerinin cihazlarda yerel olarak kalmasını ve sadece model güncellemelerinin merkezi bir sunucuya gönderilmesini içerir.

• Federated Averaging (Birleşik Ortalamalama): Birleşik Ortalamalama, popüler bir federated learning algoritmasıdır. Her cihaz, yerel verileri üzerinde modeli eğitir ve ardından ağırlık güncellemelerini merkezi sunucuya gönderir. Sunucu, bu güncellemelerin ortalamasını alarak global modeli günceller.

• Federated Computation (Birleşik Hesaplama): Birleşik Hesaplama, TFF'nin daha genel bir kavramıdır ve sadece makine öğrenimiyle sınırlı değildir. Dağıtık veriler üzerinde herhangi bir türde hesaplama yapmayı sağlar.

• TFF'nin Katmanları: TFF, iki ana katmana sahiptir:

  • Federated Learning API: Bu API, kullanıcıların önceden tanımlanmış federated learning algoritmalarını (örneğin Federated Averaging) kolayca kullanmalarını sağlar.
  • Federated Core API: Bu API, daha düşük seviyeli bir arayüzdür ve araştırmacılar ve geliştiriciler için daha fazla esneklik sağlar. Yeni federated algoritmalar ve hesaplamalar tasarlamak için kullanılabilir.

TFF'nin Faydaları:

• Gizlilik: Veriler cihazlarda kaldığı için, merkezi bir yerde toplanma riski ortadan kalkar.
• Ölçeklenebilirlik: Dağıtık eğitim, büyük veri kümeleriyle başa çıkmayı kolaylaştırır.
• Uyarlanabilirlik: Model, her cihazın yerel verilerine göre uyarlanabilir, bu da daha kişiselleştirilmiş sonuçlar sağlayabilir.
• Bandwidth Verimliliği: Sadece model güncellemeleri gönderildiği için, veri aktarımı minimumda tutulur.

Kullanım Alanları:

• Mobil Uygulamalar: Kişisel verilerin cihazlarda kaldığı öğrenme senaryoları (örneğin, klavye tahmini, sonraki kelime tahmini).
• Sağlık Hizmetleri: Hasta verilerinin gizliliğini koruyarak tıbbi araştırmalar yapmak.
• Finans: Müşteri verilerinin gizliliğini koruyarak dolandırıcılık tespiti yapmak.
• IoT (Nesnelerin İnterneti): IoT cihazlarından gelen verileri kullanarak merkezi bir yerde toplama zorunluluğu olmadan öğrenme yapmak.