Naslov
Raspodijeljeno udruženo učenje za okoline Interneta stvari
(Federated Learning for Internet of Things Environments)

Autori
Bartaković, Marko

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, diplomski

Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Mjesto
Zagreb

Datum
12.07

Godina
2022

Stranica
45

Mentor
Ivaan Podnar Žarko

Ključne riječi
Raspodijeljeno udruženo učenje ; Federativno učenje ; Internet stvari ; pametna poljoprivreda ; Flower
(Federative Learning ; Internet of Things ; Smart Agriculture ; Flower)

Sažetak
Raspodijeljeno udruženo učenje relativno je nova paradigma u treniranju modela strojnog učenja. Za treniranje modela koriste se uređaji na rubu mreže koji imaju vlastiti skup podataka za treniranje. Kako bi privatnost podataka korisnika ostala sačuvana, lokalni podaci klijenata nikada se ne prenose preko mreže. Proces treniranja modela izvodi se tako da klijenti na svojem lokalnom skupu podataka provode ažuriranje globalnog modela, a centralni čvor agregira ažuriranja modela od klijenata te kreira jedan globalni model. U ovom radu istraženo je područje raspodijeljenog udruženog učenja i primjeri korištenja takve vrste paradigme strojnog učenja. Kreirana su tri različita modela koji su predviđali prinos usjeva soje te su ispitane razlike u odnosu na modele koji su dobiveni na klasični način primjenom centraliziranog modela strojnog učenja.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Elektrotehnika, Računarstvo

POVEZANOST RADA