फ़ेडरेटेड लर्निंग: एक वैश्विक दर्शक के लिए एक व्यापक गाइड

आज की डेटा-संचालित दुनिया में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (ML) विश्व स्तर पर उद्योगों को तेजी से बदल रहे हैं। हालांकि, मॉडल प्रशिक्षण के लिए डेटा को केंद्रीकृत करने का पारंपरिक दृष्टिकोण अक्सर महत्वपूर्ण गोपनीयता संबंधी चिंताएँ और व्यावहारिक सीमाएँ पैदा करता है। फ़ेडरेटेड लर्निंग (FL) एक आशाजनक समाधान के रूप में उभरता है, जो डेटा को निजी रखते हुए विकेंद्रीकृत उपकरणों पर सहयोगी मॉडल प्रशिक्षण को सक्षम बनाता है। यह गाइड फ़ेडरेटेड लर्निंग, इसके लाभों, चुनौतियों, अनुप्रयोगों और भविष्य के रुझानों का एक व्यापक अवलोकन प्रदान करता है, जो विविध पृष्ठभूमि और दृष्टिकोण वाले वैश्विक दर्शकों के लिए है।

फ़ेडरेटेड लर्निंग क्या है?

फ़ेडरेटेड लर्निंग एक डिस्ट्रिब्यूटेड मशीन लर्निंग दृष्टिकोण है जो स्थानीय डेटा नमूनों को रखने वाले बड़ी संख्या में विकेंद्रीकृत उपकरणों (जैसे, स्मार्टफोन, IoT डिवाइस, एज सर्वर) पर मॉडल प्रशिक्षण की अनुमति देता है। डेटा को केंद्रीकृत करने के बजाय, FL मॉडल को डेटा तक लाता है, जिससे संवेदनशील जानकारी को सीधे साझा किए बिना सहयोगी शिक्षण सक्षम होता है।

फ़ेडरेटेड लर्निंग की मुख्य विशेषताएँ:

• विकेंद्रीकृत डेटा: डेटा व्यक्तिगत उपकरणों पर रहता है और इसे केंद्रीय सर्वर पर स्थानांतरित नहीं किया जाता है।
• सहयोगी मॉडल प्रशिक्षण: प्रत्येक डिवाइस पर प्रशिक्षित स्थानीय मॉडलों से अपडेट एकत्र करके एक वैश्विक मॉडल को बार-बार प्रशिक्षित किया जाता है।
• गोपनीयता संरक्षण: संवेदनशील डेटा डिवाइस पर ही रहता है, जिससे गोपनीयता के जोखिम कम हो जाते हैं।
• संचार दक्षता: केवल मॉडल अपडेट, न कि कच्चा डेटा, प्रसारित किया जाता है, जिससे संचार ओवरहेड कम हो जाता है।

फ़ेडरेटेड लर्निंग कैसे काम करता है: एक चरण-दर-चरण स्पष्टीकरण

फ़ेडरेटेड लर्निंग प्रक्रिया में आमतौर पर निम्नलिखित चरण शामिल होते हैं:

1. आरंभ: एक केंद्रीय सर्वर एक वैश्विक मॉडल को आरंभ करता है।
2. चयन: सर्वर भाग लेने वाले उपकरणों (क्लाइंट) का एक सबसेट चुनता है।
3. स्थानीय प्रशिक्षण: प्रत्येक चयनित डिवाइस वैश्विक मॉडल को डाउनलोड करता है और इसे अपने स्वयं के डेटा पर स्थानीय रूप से प्रशिक्षित करता है।
4. अपडेट ट्रांसमिशन: प्रत्येक डिवाइस अपने अपडेट किए गए मॉडल पैरामीटर (या ग्रेडिएंट्स) को सर्वर पर वापस भेजता है।
5. एकत्रीकरण: सर्वर सभी भाग लेने वाले उपकरणों से अपडेट एकत्र करके एक नया, बेहतर वैश्विक मॉडल बनाता है।
6. पुनरावृत्ति: चरण 2-5 को तब तक दोहराया जाता है जब तक कि वैश्विक मॉडल संतोषजनक प्रदर्शन स्तर तक नहीं पहुंच जाता।

यह पुनरावृत्ति प्रक्रिया वैश्विक मॉडल को सभी भाग लेने वाले उपकरणों के सामूहिक ज्ञान से सीखने की अनुमति देती है, बिना उनके डेटा तक सीधे पहुंच के।

फ़ेडरेटेड लर्निंग के लाभ

फ़ेडरेटेड लर्निंग पारंपरिक केंद्रीकृत मशीन लर्निंग दृष्टिकोणों की तुलना में कई महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है:

• उन्नत डेटा गोपनीयता: डेटा को डिवाइस पर रखकर, FL डेटा उल्लंघनों के जोखिम को कम करता है और उपयोगकर्ता की गोपनीयता की रक्षा करता है।
• कम संचार लागत: बड़े डेटासेट को प्रसारित करने की तुलना में मॉडल अपडेट प्रसारित करना बहुत अधिक कुशल है, जिससे संचार बैंडविड्थ आवश्यकताओं और लागतों में कमी आती है।
• बेहतर मॉडल सामान्यीकरण: विविध प्रकार के स्थानीय डेटासेट पर प्रशिक्षण से अधिक मजबूत और सामान्यीकरण योग्य मॉडल बन सकते हैं। एक ऐसे परिदृश्य पर विचार करें जहां एक वैश्विक बैंक अपने धोखाधड़ी का पता लगाने वाले मॉडल में सुधार करना चाहता है। FL के साथ, न्यूयॉर्क से टोक्यो तक प्रत्येक शाखा, अपने स्थानीय लेनदेन डेटा पर मॉडल को प्रशिक्षित कर सकती है, जो शाखाओं के बीच या सीमाओं के पार संवेदनशील ग्राहक जानकारी साझा किए बिना अधिक वैश्विक रूप से जागरूक और सटीक धोखाधड़ी का पता लगाने वाली प्रणाली में योगदान करती है।
• डेटा विनियमों का अनुपालन: FL संगठनों को यूरोप में GDPR (जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेगुलेशन) और संयुक्त राज्य अमेरिका में CCPA (कैलिफ़ोर्निया कंज्यूमर प्राइवेसी एक्ट) जैसे कड़े डेटा गोपनीयता विनियमों का अनुपालन करने में मदद करता है।
• बड़े डेटासेट तक पहुंच: FL उन डेटासेट पर प्रशिक्षण को सक्षम बनाता है जिन्हें गोपनीयता, सुरक्षा, या लॉजिस्टिक बाधाओं के कारण केंद्रीकृत करना असंभव होगा। दुनिया भर के अस्पतालों से जुड़ी एक सहयोगी अनुसंधान परियोजना की कल्पना करें। FL उन्हें विभिन्न देशों में रोगी की गोपनीयता के नियमों का उल्लंघन किए बिना रोगी डेटा पर एक नैदानिक मॉडल को प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है, जिससे चिकित्सा अनुसंधान में सफलता मिलती है।

फ़ेडरेटेड लर्निंग की चुनौतियाँ

जबकि फ़ेडरेटेड लर्निंग कई लाभ प्रदान करता है, यह कई चुनौतियाँ भी प्रस्तुत करता है:

• संचार बाधाएँ: उपकरणों और सर्वर के बीच मॉडल अपडेट का संचार अभी भी एक बाधा हो सकता है, खासकर बड़ी संख्या में उपकरणों या अविश्वसनीय नेटवर्क कनेक्शन के साथ। इसे कम करने के लिए मॉडल कंप्रेशन और एसिंक्रोनस अपडेट जैसी रणनीतियों का उपयोग किया जाता है।
• सांख्यिकीय विषमता (गैर-आईआईडी डेटा): विभिन्न उपकरणों पर डेटा का वितरण भिन्न हो सकता है (गैर-आईआईडी), जिससे पक्षपाती मॉडल बन सकते हैं। उदाहरण के लिए, स्मार्टफ़ोन पर उपयोगकर्ता के व्यवहार का डेटा विभिन्न जनसांख्यिकी और भौगोलिक स्थानों में काफी भिन्न होता है। इसे संबोधित करने के लिए व्यक्तिगत फ़ेडरेटेड लर्निंग और डेटा ऑग्मेंटेशन जैसी तकनीकों का उपयोग किया जाता है।
• सिस्टम विषमता: उपकरणों में अलग-अलग हार्डवेयर क्षमताएँ, सॉफ़्टवेयर संस्करण और नेटवर्क कनेक्टिविटी हो सकती है, जो प्रशिक्षण प्रदर्शन को प्रभावित कर सकती है। कम-शक्ति वाले सेंसर से लेकर अधिक शक्तिशाली एज सर्वर तक के IoT उपकरणों के नेटवर्क पर एक फ़ेडरेटेड लर्निंग मॉडल को तैनात करने की कल्पना करें। अलग-अलग प्रसंस्करण शक्ति और नेटवर्क बैंडविड्थ के लिए अनुकूली प्रशिक्षण रणनीतियों की आवश्यकता होती है।
• सुरक्षा खतरे: फ़ेडरेटेड लर्निंग सिस्टम विभिन्न सुरक्षा हमलों के प्रति संवेदनशील होते हैं, जैसे कि पॉइज़निंग हमले (जहां दुर्भावनापूर्ण डिवाइस दूषित अपडेट भेजते हैं) और अनुमान हमले (जहां हमलावर मॉडल अपडेट से संवेदनशील जानकारी का अनुमान लगाने की कोशिश करते हैं)। इन हमलों से बचाव के लिए मजबूत एकत्रीकरण एल्गोरिदम और डिफरेंशियल प्राइवेसी जैसी गोपनीयता-बढ़ाने वाली तकनीकों का उपयोग किया जाता है।
• गोपनीयता संबंधी चिंताएँ: जबकि FL गोपनीयता को बढ़ाता है, यह सभी गोपनीयता जोखिमों को समाप्त नहीं करता है। हमलावर अभी भी मॉडल अपडेट से संवेदनशील जानकारी का अनुमान लगा सकते हैं। मजबूत गोपनीयता गारंटी प्रदान करने के लिए डिफरेंशियल प्राइवेसी और सिक्योर मल्टी-पार्टी कंप्यूटेशन को अक्सर FL के साथ जोड़ा जाता है।
• प्रोत्साहन तंत्र: उपकरणों को फ़ेडरेटेड लर्निंग में भाग लेने के लिए प्रोत्साहित करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। अपने स्मार्टफ़ोन का उपयोग करके नागरिक वैज्ञानिकों से वायु गुणवत्ता डेटा एकत्र करने के उद्देश्य से एक वैश्विक पहल के लिए भागीदारी के लिए प्रोत्साहन की आवश्यकता होती है, जैसे कि व्यक्तिगत रिपोर्ट या उन्नत डेटा विश्लेषण टूल तक पहुंच।

फ़ेडरेटेड लर्निंग के अनुप्रयोग

फ़ेडरेटेड लर्निंग उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला में अनुप्रयोग पा रहा है:

• स्वास्थ्य सेवा: संवेदनशील मेडिकल रिकॉर्ड साझा किए बिना कई अस्पतालों के रोगी डेटा पर नैदानिक मॉडल को प्रशिक्षित करना। उदाहरण के लिए, यूरोपीय अस्पतालों का एक संघ GDPR नियमों का पालन करते हुए और रोगी की गोपनीयता सुनिश्चित करते हुए, FL का उपयोग करके AI-संचालित फेफड़ों के कैंसर का पता लगाने वाली प्रणाली विकसित करने पर सहयोग कर सकता है।
• वित्त: ग्राहक की गोपनीयता से समझौता किए बिना कई बैंकों के लेनदेन डेटा का उपयोग करके धोखाधड़ी का पता लगाने वाले मॉडल बनाना। एक वैश्विक बैंकिंग गठबंधन विभिन्न महाद्वीपों के सदस्य बैंकों से एकत्रित लेनदेन डेटा पर प्रशिक्षण द्वारा, वास्तविक लेनदेन डेटा साझा किए बिना, एक अधिक मजबूत और सटीक धोखाधड़ी का पता लगाने वाला मॉडल बनाने के लिए FL का उपयोग कर सकता है।
• दूरसंचार: व्यक्तिगत स्मार्टफ़ोन पर उपयोगकर्ता टाइपिंग डेटा पर प्रशिक्षण द्वारा मोबाइल कीबोर्ड भविष्यवाणी मॉडल में सुधार करना। कल्पना कीजिए कि एक मोबाइल फोन निर्माता विभिन्न देशों में उपयोगकर्ताओं के लिए कीबोर्ड सुझावों को निजीकृत करने के लिए FL का उपयोग कर रहा है, संवेदनशील उपयोगकर्ता डेटा एकत्र और केंद्रीकृत किए बिना स्थानीय भाषाओं और टाइपिंग की आदतों के अनुकूल है।
• इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT): कई कारखानों के सेंसर डेटा का उपयोग करके औद्योगिक उपकरणों के लिए भविष्य कहनेवाला रखरखाव मॉडल को प्रशिक्षित करना। एक वैश्विक विनिर्माण कंपनी दुनिया भर के विभिन्न कारखानों में स्थित अपनी मशीनरी के लिए रखरखाव अनुसूची को अनुकूलित करने के लिए FL का उपयोग कर सकती है, स्थानीय रूप से सेंसर डेटा का विश्लेषण कर सकती है और कारखानों के बीच कच्चा डेटा साझा किए बिना भविष्य कहनेवाला रखरखाव मॉडल में सहयोगात्मक रूप से सुधार कर सकती है।
• स्वायत्त वाहन: कई वाहनों के ड्राइविंग डेटा पर प्रशिक्षण द्वारा स्वायत्त ड्राइविंग मॉडल में सुधार करना। विश्व स्तर पर स्वायत्त वाहनों को तैनात करने वाला एक कार निर्माता विभिन्न देशों के वाहनों से एकत्र किए गए ड्राइविंग डेटा पर प्रशिक्षण द्वारा अपने सेल्फ-ड्राइविंग एल्गोरिदम में लगातार सुधार करने के लिए FL का उपयोग कर सकता है, स्थानीय डेटा गोपनीयता नियमों का सम्मान करते हुए विविध सड़क स्थितियों और ड्राइविंग शैलियों के अनुकूल हो सकता है।

फ़ेडरेटेड लर्निंग बनाम अन्य डिस्ट्रिब्यूटेड लर्निंग तकनीकें

फ़ेडरेटेड लर्निंग को अन्य डिस्ट्रिब्यूटेड लर्निंग तकनीकों से अलग करना महत्वपूर्ण है:

• डिस्ट्रिब्यूटेड मशीन लर्निंग: इसमें आमतौर पर डेटा सेंटर में सर्वरों के एक क्लस्टर पर एक मॉडल को प्रशिक्षित करना शामिल होता है, जहां डेटा अक्सर केंद्रीकृत या सर्वरों में विभाजित होता है। इसके विपरीत, फ़ेडरेटेड लर्निंग एज डिवाइस पर स्थित विकेंद्रीकृत डेटा से संबंधित है।
• विकेंद्रीकृत लर्निंग: एक व्यापक शब्द जिसमें विकेंद्रीकृत तरीके से मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए विभिन्न तकनीकें शामिल हैं। फ़ेडरेटेड लर्निंग एक विशिष्ट प्रकार का विकेंद्रीकृत शिक्षण है जो गोपनीयता संरक्षण और संचार दक्षता पर केंद्रित है।
• एज कंप्यूटिंग: एक कंप्यूटिंग प्रतिमान जहां विलंबता और बैंडविड्थ की खपत को कम करने के लिए डेटा प्रसंस्करण डेटा स्रोत के करीब (जैसे, एज डिवाइस पर) किया जाता है। फ़ेडरेटेड लर्निंग का उपयोग अक्सर ऑन-डिवाइस मॉडल प्रशिक्षण को सक्षम करने के लिए एज कंप्यूटिंग के साथ किया जाता है।

फ़ेडरेटेड लर्निंग में गोपनीयता-बढ़ाने वाली तकनीकें

फ़ेडरेटेड लर्निंग में डेटा गोपनीयता को और बढ़ाने के लिए, कई गोपनीयता-बढ़ाने वाली तकनीकों को नियोजित किया जा सकता है:

• डिफरेंशियल प्राइवेसी: हमलावरों को व्यक्तिगत डेटा बिंदुओं के बारे में संवेदनशील जानकारी का अनुमान लगाने से रोकने के लिए मॉडल अपडेट में शोर जोड़ता है। जोड़े गए शोर का स्तर एक गोपनीयता पैरामीटर (एप्सिलॉन) द्वारा नियंत्रित होता है, जो गोपनीयता सुरक्षा को मॉडल सटीकता के साथ संतुलित करता है।
• सिक्योर मल्टी-पार्टी कंप्यूटेशन (SMPC): कई पार्टियों को एक-दूसरे को इनपुट प्रकट किए बिना अपने निजी इनपुट पर एक फ़ंक्शन (जैसे, मॉडल एकत्रीकरण) की गणना करने की अनुमति देता है। इसमें गणना के दौरान डेटा की गोपनीयता और अखंडता सुनिश्चित करने के लिए क्रिप्टोग्राफ़िक प्रोटोकॉल का उपयोग करना शामिल है।
• होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन: गणनाओं को पहले डिक्रिप्ट किए बिना सीधे एन्क्रिप्टेड डेटा पर करने में सक्षम बनाता है। यह सर्वर को कच्चा डेटा देखे बिना मॉडल अपडेट को एकत्रित करने की अनुमति देता है।
• सिक्योर एग्रीगेशन के साथ फ़ेडरेटेड एवरेजिंग: एक सामान्य FL एल्गोरिथ्म जो यह सुनिश्चित करने के लिए फ़ेडरेटेड एवरेजिंग को क्रिप्टोग्राफ़िक तकनीकों के साथ जोड़ता है कि सर्वर केवल एकत्रित मॉडल अपडेट देखता है, न कि प्रत्येक डिवाइस से व्यक्तिगत अपडेट।
• के-एनोनिमिटी: व्यक्तिगत डेटा बिंदुओं को छिपाना ताकि उन्हें कम से कम k-1 अन्य डेटा बिंदुओं से अलग न किया जा सके।

फ़ेडरेटेड लर्निंग का भविष्य

फ़ेडरेटेड लर्निंग भविष्य के विकास के लिए महत्वपूर्ण क्षमता वाला एक तेजी से विकसित हो रहा क्षेत्र है। कुछ प्रमुख रुझानों और भविष्य की दिशाओं में शामिल हैं:

• व्यक्तिगत फ़ेडरेटेड लर्निंग: गोपनीयता बनाए रखते हुए मॉडलों को व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं की प्राथमिकताओं और जरूरतों के अनुरूप बनाना। इसमें ऐसी तकनीकें विकसित करना शामिल है जो गोपनीयता से समझौता किए बिना वैश्विक मॉडल को प्रत्येक उपयोगकर्ता के स्थानीय डेटा वितरण के अनुकूल बना सकती हैं।
• फ़ेडरेटेड ट्रांसफर लर्निंग: एक फ़ेडरेटेड सेटिंग में किसी अन्य कार्य या डोमेन पर प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए एक कार्य या डोमेन से सीखे गए ज्ञान का लाभ उठाना। यह विशेष रूप से तब उपयोगी हो सकता है जब लक्ष्य कार्य के लिए डेटा दुर्लभ या इकट्ठा करना महंगा हो।
• फ़ेडरेटेड रीइन्फोर्समेंट लर्निंग: एक विकेंद्रीकृत वातावरण में एजेंटों को सहयोगात्मक रूप से प्रशिक्षित करने के लिए फ़ेडरेटेड लर्निंग को रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के साथ जोड़ना। इसके रोबोटिक्स, स्वायत्त प्रणाली और संसाधन प्रबंधन जैसे क्षेत्रों में अनुप्रयोग हैं।
• संसाधन-विवश उपकरणों पर फ़ेडरेटेड लर्निंग: कुशल FL एल्गोरिदम विकसित करना जो सीमित कम्प्यूटेशनल संसाधनों और बैटरी जीवन वाले उपकरणों पर चल सकते हैं। इसके लिए मॉडल कंप्रेशन, क्वांटाइज़ेशन और नॉलेज डिस्टिलेशन जैसी तकनीकों की आवश्यकता होती है।
• औपचारिक गोपनीयता गारंटी: फ़ेडरेटेड लर्निंग से जुड़े गोपनीयता जोखिमों का विश्लेषण और मात्रा निर्धारित करने के लिए कठोर गणितीय ढाँचे विकसित करना। इसमें FL एल्गोरिदम द्वारा प्रदान की गई गोपनीयता सुरक्षा के स्तर के बारे में औपचारिक गारंटी प्रदान करने के लिए डिफरेंशियल प्राइवेसी और सूचना सिद्धांत से तकनीकों का उपयोग करना शामिल है।
• मानकीकरण और इंटरऑपरेबिलिटी: विभिन्न FL प्रणालियों के बीच इंटरऑपरेबिलिटी को सुविधाजनक बनाने के लिए फ़ेडरेटेड लर्निंग प्रोटोकॉल और डेटा प्रारूपों के लिए मानक स्थापित करना। यह संगठनों को विभिन्न प्लेटफार्मों और उपकरणों पर आसानी से सहयोग करने और मॉडल साझा करने में सक्षम करेगा।
• ब्लॉकचेन के साथ एकीकरण: फ़ेडरेटेड लर्निंग सिस्टम की सुरक्षा और पारदर्शिता बढ़ाने के लिए ब्लॉकचेन तकनीक का उपयोग करना। ब्लॉकचेन का उपयोग मॉडल अपडेट की अखंडता को सत्यापित करने, डेटा प्रोवेनेंस को ट्रैक करने और विकेंद्रीकृत तरीके से एक्सेस कंट्रोल को प्रबंधित करने के लिए किया जा सकता है।

वास्तविक-दुनिया के उदाहरण और केस स्टडीज

कई संगठन पहले से ही वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए फ़ेडरेटेड लर्निंग का उपयोग कर रहे हैं:

• Google: Android उपकरणों पर अपने कीबोर्ड भविष्यवाणी मॉडल को बेहतर बनाने के लिए फ़ेडरेटेड लर्निंग का उपयोग करता है।
• Owkin: स्वास्थ्य सेवा के लिए फ़ेडरेटेड लर्निंग समाधान प्रदान करता है, जिससे रोगी की गोपनीयता से समझौता किए बिना चिकित्सा डेटा पर सहयोगी अनुसंधान सक्षम होता है।
• Intel: IoT उपकरणों के लिए फ़ेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क विकसित करता है, जिससे ऑन-डिवाइस AI प्रशिक्षण और अनुमान सक्षम होता है।
• IBM: एंटरप्राइज़ अनुप्रयोगों के लिए फ़ेडरेटेड लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है, जिससे संगठन अपने डेटा को तीसरे पक्ष के साथ साझा किए बिना उस पर मॉडल प्रशिक्षित कर सकते हैं।

निष्कर्ष

फ़ेडरेटेड लर्निंग एक शक्तिशाली तकनीक है जो डेटा गोपनीयता को संरक्षित करते हुए सहयोगी मॉडल प्रशिक्षण को सक्षम करके AI विकास में क्रांति ला रही है। जैसे-जैसे डेटा गोपनीयता नियम सख्त होते जाते हैं और AI-संचालित अनुप्रयोगों की मांग बढ़ती है, फ़ेडरेटेड लर्निंग मशीन लर्निंग के भविष्य में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाने के लिए तैयार है। फ़ेडरेटेड लर्निंग के सिद्धांतों, लाभों, चुनौतियों और अनुप्रयोगों को समझकर, संगठन और व्यक्ति इसकी क्षमता का लाभ उठाकर नए अवसर खोल सकते हैं और ऐसे नवीन समाधान बना सकते हैं जो पूरे समाज को लाभ पहुँचाते हैं। एक वैश्विक समुदाय के रूप में, फ़ेडरेटेड लर्निंग को अपनाना एक अधिक जिम्मेदार और नैतिक AI भविष्य का मार्ग प्रशस्त कर सकता है, जहाँ डेटा गोपनीयता सर्वोपरि है और AI की प्रगति सभी को लाभ पहुँचाती है।

यह गाइड फ़ेडरेटेड लर्निंग को समझने के लिए एक ठोस आधार प्रदान करता है। जैसे-जैसे यह क्षेत्र विकसित होता जा रहा है, इस परिवर्तनकारी तकनीक की पूरी क्षमता को साकार करने के लिए नवीनतम शोध और विकास के साथ अपडेट रहना महत्वपूर्ण है।