Témavezető dc.contributor.advisor | Kiss Péter | hu_HU |
Szerző dc.contributor.author | Felbab Vukasin | hu_HU |
Elérhetőség dátuma dc.date.accessioned | 2021-05-19T09:52:31Z | |
Rendelkezésre állás dátuma dc.date.available | 2021-05-19T09:52:31Z | |
Kiadás dc.date.issued | 2020-06-04 | hu_HU |
Uri dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10831/56261 | |
Kivonat dc.description.abstract | The problem of Federated Optimization has given the challenge to think of and try out new ideas in order to improve the performance of the algorithms considering the accuracy of the global and local models, and to ensure privacy in the various approaches. Using our implemented simulation environment we ran experiments and evaluated them and having that information we defined ideas for improvements regarding quality and performance. | hu_HU |
Nyelv dc.language.iso | magyar | hu_HU |
Cím dc.title | Federated optimization in practice | hu_HU |
Nyelv dc.language.rfc3066 | hun | hu_HU |
Jogok dc.rights.holder | A hallgatói dolgozatok csak a szerzői jogok maradéktalan tiszteletben tartásával használhatók. | hu_HU |
Hozzáférés dc.rights.access | Nem hozzáférhető | hu_HU |
Szerző szervezeti egysége dc.contributor.inst | ELTE Informatikai Kar | hu_HU |
Kulcsszó dc.subject.hu | federated optimization | hu_HU |
Kulcsszó dc.subject.hu | federated learning | hu_HU |
Kulcsszó dc.subject.hu | machine learning | hu_HU |
Kulcsszó dc.subject.hu | massively distributed systems | hu_HU |
Kulcsszó dc.subject.hu | szakdolgozat | hu_HU |
Kulcsszó dc.subject.hu | gépi tanulás - mesterséges intelligencia- informatika | |
Típus dc.type.type | hallgatói dolgozat | hu_HU |
Kiadás éve dc.description.issuedate | 2020-06-04 | hu_HU |
A hallgató szakja, szakpárja, szakiránya dc.description.course | programtervező informatikus | hu_HU |
Gyűjtemény dc.description.collection | Szakdolgozatok (IK) - Szakdolgozatok (IK) | hu_HU |
A tételhez tartozó fájlok
Ez a tétel a következő gyűjteményekben található meg
-
Szakdolgozatok (IK) [1675]