پیاده سازی پلتفرمی برای توسعه اموزش مدل های توزیع شده بر روی شبکه و اموزش در لحظه
+پیاده سازی پلتفرمی برای توسعه اموزش مدل های توزیع شده بر روی شبکه و اموزش در لحظه را در اختیار محققان و کاربران بگذارد. سکوی پیاده سازی و اجرای هوشمصنوعی روی شبکه مثل keras , torch
@@ -183,6 +184,180 @@ https://templatemo.com/tm-586-scholar
+ با استفاده از موازی سازی پردازش مدل ها روی شبکه میتوان از منابع معطل زیادی برای یادگیری مدل ها استفاده کرد و دیگر نیازی به مرکز گرا بودن فرایند اموزش نیست
+
+ پردازش همزمان و موازی مدل ها روی شبکه زمان محاسبات را کاهش داده و مدل های طراحی شده را بهینه و کاربر پسند خواهد کرد.
+
+ نحوه استنتاج مدل های موازی شده به ما کمک میکند علی رغم داشتن مدل های خرد در شبکه استنتاج های مناسب ناشی از ترکیب ماسب داده ها را رقم زد.
+ +
+ پیاده سازی مدل بالفعل طراحی شده برای شخصی سازی بر روی داده های شخصی.
+
+ همراه بودن کارایی بالا و عدم هژمونیک بودن مدل در شبکه با امنیت بالا طبیعتا یکی از ضروریات این ایده خواهد بود.
+
+ توانایی تعمیم پذیری مناسب و ترکیب مناسب داده ها طبیعتا یکی از دغدغه های مدل های هوش مصتوعی می باشد. که در اینجا به باید به ان پرداخت.
+ +
+ مدل بالفعل طراحی شده طبیعتا نیازمند اقزایش توان محاسبه و دقت خواهد بود.
+
+ پیدا کردن روابط در پایگاه داده منجر به افزایش کارایی مدل به
+
+ ایا میتوان به صورت سلسله وار از مدل های مولد استفاده کرد و در هر مرحله با ترکیب خروجب با داده های دیگر خلاصه سازی نمود.
+
+ چگونه میتوان سهم تاثیر اطلاعات ورودی که منجر به استنتاج میشود را تغییر داد و به استنتاج های جدیدی بر اساس تغییر اعمال شده دست یافت.
+
+
+ سنحش میزان هماهنگی و شباهت متون با متن های معیار که از حانب یک فرد اگاه تعیین شده اند.
+
- سیاوش بیگدلی
-