federated-learning
Dépôts open source suivis étiquetés federated-learning, triés par étoiles.
Sujets associés
Sujets qui apparaissent souvent aux côtés de federated-learning sur un même dépôt.
Ascensions récentes
Dépôts créés au cours des 90 derniers jours et étiquetés federated-learning.
Aucun nouveau dépôt étiqueté avec ce sujet au cours des 90 derniers jours.
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Une liste organisée de références pour le MLOps.
★ 14 180+11Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #2
Effectuer de la science des données sur des données restant sur le serveur d'un tiers
★ 10 024+16Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #3★ 7 102+11Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
- #4★ 6 090+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
- #5
FEDML - La bibliothèque ML unifiée et évolutive pour l'entraînement distribué à grande échelle, le déploiement de modèles et l'apprentissage fédéré. FEDML Launch, un ordonnanceur multi-cloud, permet d'exécuter tout travail d'IA sur n'importe quel cloud GPU ou cluster sur site. Basée sur cette bibliothèque, TensorOpera AI (https://TensorOpera.ai) est votre plateforme d'IA générative à grande échelle.
★ 4 062+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #6
Un framework unifié pour l'analyse de données et l'apprentissage automatique préservant la confidentialité.
★ 2 703+8Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #7★ 2 159+4Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
- #8
Tout sur l'apprentissage fédéré, incluant des articles de recherche, des livres, du code, des tutoriels, des vidéos et plus encore
★ 2 093+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #9
Informations académiques complètes et actualisées sur l'apprentissage fédéré (articles, frameworks, jeux de données, tutoriels, ateliers).
★ 2 012-2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #10
Une plateforme d'apprentissage fédéré facile à utiliser.
★ 1 543+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #11
Implémentation de l'apprentissage fédéré (Federated Learning) sous PyTorch.
★ 1 516+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #12
Implémentation de l'apprentissage efficace en communication pour les réseaux profonds à partir de données décentralisées.
★ 1 437+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #13
Plateforme de calcul préservant la confidentialité, conçue par des experts en cryptographie, prenant en charge le calcul multipartite sécurisé, l'apprentissage fédéré, l'intersection privée d'ensembles et les requêtes anonymes.
★ 1 409+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #14
[pip install medmnist] 18 jeux de données standardisés pour la classification d'images biomédicales 2D et 3D.
★ 1 399+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #15★ 964+3Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
- #16
Un framework ouvert pour l'apprentissage fédéré.
★ 843+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #17
Framework d'apprentissage fédéré flexible basé sur PyTorch, simplifiant la recherche en apprentissage fédéré.
★ 828+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #18
Fusion de modèles dans les LLM, MLLM et au-delà : méthodes, théories, applications et opportunités. ACM Computing Surveys, 2026.
★ 780+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #19
Toutes les ressources nécessaires pour l'apprentissage fédéré : blogs, vidéos, articles, logiciels, etc.
★ 737+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #20
OpenHuFu est un système de fédération de données open source permettant d'effectuer des requêtes collaboratives sur plusieurs bases de données avec des garanties de sécurité.
★ 732+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #21★ 689+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
- #22
Cycle de vie complet d'un projet de science des données.
★ 653+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #23★ 634+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
- #24
Benchmark d'Apprentissage Federé - Apprentissage fédéré sur des silos de données non‑IID : Une étude expérimentale (ICDE 2022)
★ 618+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #25
Ressources sur l'apprentissage fédéré et la confidentialité dans le machine learning
★ 544+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #26★ 522+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
