prikaz prve stranice dokumenta Federalno učenje nad tokovima podataka
Rad nije dostupan
diplomski rad
Federalno učenje nad tokovima podataka
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. urn:nbn:hr:168:242309
Namačinski, Luka
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Namačinski, L. (2022). Federalno učenje nad tokovima podataka (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:242309

Namačinski, Luka. "Federalno učenje nad tokovima podataka." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:242309

Namačinski, Luka. "Federalno učenje nad tokovima podataka." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:242309

Namačinski, L. (2022). 'Federalno učenje nad tokovima podataka', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 28.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:242309

Namačinski L. Federalno učenje nad tokovima podataka [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 28.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:242309

L. Namačinski, "Federalno učenje nad tokovima podataka", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:242309

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:242309
Podaci o radu
NaslovFederalno učenje nad tokovima podataka
Naslov (engleski)Federated Learning Over Data Streams
AutorLuka Namačinski
MentorIgor Čavrak (mentor)
Član povjerenstvaIgor Čavrak (član povjerenstva)
Član povjerenstvaIvana Bosnić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaDanko Basch (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2022-07-01, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Rad daje pregled područja federalnog učenja. Predstavlja motivaciju i okolnosti koje su dovele do njegovog razvoja. Nadalje opisujemo ključne izazove s kojima se federalno učenje suočava. Također prikazuje korisnu taksonomiju za kategorizaciju i analizu sustava za federalno učenje. Predlaže sustav za federalno učenje implementiran u programskom jeziku Python i sustavu za razmjenjivanje poruka Apache Kafka. Objašnjava motivaciju odabira konkretnih tehnologija i način na koje su integrirane u sustav. Konačno, prikazujemo kratku analizu performansi izgrađenog sustava. Sustav je testiran za preciznost i skalabilnost sa zaključkom da postiže zadovoljavajuće performanse u obje kategorije.
Sažetak (engleski)
This thesis presents an overview of federated learning. It shows the circumstances and motivation which led to its development as well as the challenges that federated learning faces. We present a categorization of federated learning, useful for analyzing a given federated learning system. Furthermore, we present an implemented federated learning system implemented in Python using the distributed messaging system Apache Kafka. Moreover, we present the reasoning behind the selection of these technologies and how they were incorporated into the system. Finally, we analyze the performance of the created system. Model quality and scalability were tested with the results showing that the system performed well
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:242309
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-14 09:35:07