सॉफ़्टवेयर परिभाषित नेटवर्किंग के माध्यम से संघीय अधिगम प्रक्रियाओं की गुणवत्ता में सुधार

संघीय अधिगम (FL) तेजी से एक प्रभावी सहयोगात्मक और वितरित दृष्टिकोण के रूप में लोकप्रियता प्राप्त कर रहा है, जिसे मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किनारे के उपकरणों द्वारा व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। FL प्रक्रिया की कई पहलुओं का प्रबंधन किया जाना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि यह उन अनुप्रयोगों की QoS आवश्यकताओं से अधिक सही तरीके से मेल खा सके जो इसका उपयोग करते हैं। प्रक्रिया में प्रत्येक प्रतिभागी के लिए उपलब्ध डेटा सेट में विषमता, गणनात्मक/स्मृति क्षमताओं में भिन्नता, और क्लाइंट को सर्वर से जोड़ने के लिए संचार संसाधनों की अलग-अलग उपलब्धता सबसे महत्वपूर्ण हैं। इस पेपर में, हम इस अंतिम मुद्दे पर ध्यान केंद्रित करेंगे, जो साहित्य में कम शोधित है, विशेष रूप से उस स्थिति के संदर्भ में जहां FL का उपयोग समय-संवेदनशील अनुप्रयोगों का समर्थन करने के लिए किया जाता है। विशेष रूप से, हम एक दृष्टिकोण का अध्ययन करने पर ध्यान केंद्रित करेंगे जो सॉफ्टवेयर-परिभाषित नेटवर्किंग पैरेडाइम (SDN) का लाभ उठाता है ताकि वितरित अधिगम प्रक्रिया को प्रभावशीलता और दक्षता के उच्च स्तरों पर बनाए रखा जा सके, यहां तक कि ऐसे किनारे के क्लाइंट उपकरणों की उपस्थिति में जो सर्वर तक पहुंचने के लिए संचार पथों में अनुभव किए गए ओवरलोड परिस्थितियों के कारण अपने प्रशिक्षण के परिणामों को प्रदान करने में देरी कर सकते हैं। एक प्रमाण-की-धारणा प्रदर्शन मूल्यांकन अभियान के माध्यम से दिखाया जाएगा कि FL के लिए प्रस्तावित SDN समर्थन कैसे प्रक्रिया के समय में महत्वपूर्ण समग्र कमी सुनिश्चित कर सकता है, जिसके लिए नियंत्रक के लिए ट्रैफ़िक के कारण सीमित सिग्नलिंग ओवरहेड की कीमत पर।