Учебное пособие по Flower | Быстрый старт в федеративном обучении с Flower и XGBoost

В этом уроке мы подробно расскажем, как обучить федеративную модель XGBoost с помощью Flower. Он предназначен для аудитории, уже немного знакомой с федеративным обучением. Если это не ваш случай, обязательно подпишитесь на наш канал, потому что мы планируем выпустить много контента для начинающих в будущем! В этом уроке мы быстро объясним, что такое XGBoost. Затем мы создадим простой пример кода, чтобы продемонстрировать, как использовать Flower для обучения моделей XGBoost в федеративном режиме с агрегацией методом бэггинга. Ваши отзывы очень важны для нас, поэтому, пожалуйста, напишите в комментариях ниже, какой тип видео вы хотели бы увидеть в следующий раз! Полный код этого примера можно найти здесь: https://github.com/adap/flower/tree/m... А также соответствующую страницу документации: https://flower.ai/docs/framework/tuto... Присоединяйтесь к сообществу Flower в Slack: https://flower.ai/join-slack/ И не забудьте поставить нам звездочку на GitHub: https://github.com/adap/flower 0:00 Вступление 0:22 Настройка среды 1:22 Клиентский код: разделение данных и выбор гиперпараметров 6:38 Клиентский код: клиент XGBoost 12:15 Серверный код 14:23 Стратегия бэггинга 15:58 Запуск эксперимента 17:12 Заключение