Новые алгоритмы ускоряют машинное обучение в децентрализованных сетях

Международная команда ученых разработала новые алгоритмы для ускорения машинного обучения в децентрализованных сетях.
Новые алгоритмы значительно повышают эффективность обучения моделей в федеративных сетях.
Исследование проведено учеными из различных университетов и опубликовано на конференции NeurIPS 2024.
Современное машинное обучение часто требует распределенных вычислений и обучения моделей на огромных объемах данных.
Федеративное обучение позволяет обучать модели на децентрализованных данных без прямого обмена данными.
Ключевая проблема федеративного обучения - высокая коммуникационная сложность.
Новые подходы включают сжатие градиентов, метод случайной перестановки и локальные вычисления.
Разработанные алгоритмы представляют важный вклад в область федеративного обучения и ускоряют процесс обучения при ограниченных коммуникационных ресурсах.