Đồ án về Federated Learning sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của mô hình học liên kết, cũng như ứng dụng trong bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật người dùng. Dưới đây là một số bước cơ bản để giúp bạn bắt đầu làm đồ án về Federated Learning:

Bước 1: Nắm vững kiến thức cơ bản

• Tìm hiểu về học máy, mạng nơ-ron, và các thuật toán phổ biến như Gradient Descent.
• Tìm hiểu về nguyên lý hoạt động của Federated Learning, những lợi ích và thách thức khi áp dụng Federated Learning.

Bước 2: Chọn lĩnh vực ứng dụng và tập dữ liệu

• Xác định lĩnh vực mà bạn muốn áp dụng Federated Learning (ví dụ: y tế, giáo dục, tài chính, v.v.).
• Tìm kiếm hoặc tạo một tập dữ liệu phù hợp để huấn luyện mô hình.

Bước 3: Thiết kế hệ thống Federated Learning

• Xây dựng một số lượng lớn thiết bị người dùng bằng cách mô phỏng hoặc sử dụng dữ liệu thực.
• Thiết kế cơ chế giao tiếp, cập nhật và tối ưu hóa mô hình giữa thiết bị người dùng và máy chủ trung tâm.

Bước 4: Xây dựng và huấn luyện mô hình học máy

• Lựa chọn và xây dựng mô hình học máy phù hợp với bài toán của bạn (ví dụ: mạng nơ-ron sâu, máy vectơ hỗ trợ, v.v.).
• Chia nhỏ tập dữ liệu và phân phối cho từng thiết bị người dùng.
• Huấn luyện mô hình trên từng thiết bị người dùng và gửi cập nhật mô hình về máy chủ trung tâm.
• Máy chủ trung tâm sẽ tổng hợp và cập nhật mô hình hoàn hảo, sau đó gửi lại cho từng thiết bị để tiếp tục quá trình huấn luyện.

Bước 5: Đánh giá và cải tiến mô hình

• Sau khi hoàn thành quá trình huấn luyện mô hình, đánh giá hiệu suất của mô hình trên tập dữ liệu kiểm tra.
• Nêu ra những khuyết điểm và giải pháp cải thiện mô hình và hệ thống federated learning.

Bước 6: Viết báo cáo hoặc bài viết khoa học

• Trình bày rõ ràng quy trình nghiên cứu, phương pháp và kết quả đạt được trong đồ án.
• Thảo luận về ý nghĩa, ứng dụng của đồ án và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.