फ़ेडरेटेड लर्निंग क्विज़

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. उपयोगकर्ता डेटा को केंद्रीकृत किए बिना फ़ेडरेटेड लर्निंग एक साझा मॉडल को कैसे प्रशिक्षित करता है?
   • सभी के कच्चे डेटा को एक केंद्रीय सर्वर पर अपलोड करके एक मॉडल को प्रशिक्षित करें
   • केवल सिंथेटिक डेटा का उपयोग करें, वास्तविक डेटा का कभी नहीं
   • किसी सर्वर पर कच्चे डेटा के बजाय मॉडल अपडेट भेजकर एक साझा मॉडल को प्रशिक्षित करें
   • प्रत्येक डिवाइस पर हमेशा के लिए एक अलग, असंबद्ध मॉडल चलाएँ
2. फ़ेडरेटेड एवरेजिंग (FedAvg) एल्गोरिदम सर्वर पर क्या करता है?
   • सभी क्लाइंट मॉडल हटा देता है
   • ग्राहकों से प्राप्त वज़न अपडेट का औसत, आमतौर पर डेटा मात्रा के आधार पर भारित किया जाता है
   • ग्राहकों को कच्चा डेटा वापस भेजता है
   • मॉडल को पूरी तरह से अपने आप प्रशिक्षित करता है
3. भविष्यवाणियों को बेहतर बनाने के लिए किस उत्पाद ने प्रसिद्ध रूप से फ़ेडरेटेड लर्निंग का उपयोग किया?
   • एक केंद्रीय स्पैम ईमेल फ़िल्टर
   • एक मौसम उपग्रह
   • एक वीडियो गेम कंसोल
   • Google का Gboard कीबोर्ड
4. Why might a hospital collaboration investigate federated training?
   • It can train through local computations without centrally pooling patient records
   • It automatically makes all sharing legally compliant
   • It removes every risk of revealing patient information
   • It requires no evaluation of the resulting model
5. अकेले मॉडल अपडेट स्वचालित रूप से पूरी तरह से निजी क्यों नहीं होते?
   • अपडेट हमेशा यादृच्छिक शोर होते हैं
   • अपडेट अभी भी अंतर्निहित डेटा के बारे में जानकारी लीक कर सकते हैं
   • अपडेट में कच्चा डेटा अपरिवर्तित होता है
   • अपडेट नेटवर्क पर नहीं भेजे जा सकते
6. फ़ेडरेटेड लर्निंग में 'गैर-आईआईडी' डेटा किस समस्या का कारण बनता है?
   • सभी उपकरणों में समान डेटा होता है, इसलिए कुछ भी नहीं सीखा जाता है
   • सर्वर की मेमोरी तुरंत ख़त्म हो जाती है
   • मॉडल केवल छवियां सीख सकता है
   • प्रतिभागियों का डेटा वितरण बहुत भिन्न होता है, जिससे औसत बनाना कठिन हो जाता है
7. Two FedAvg clients return scalar weights 0 and 10 after using 1 and 3 training examples. What is the data-weighted average?
   • 7.5
   • 5
   • 10
   • 2.5
8. What does a successful secure-aggregation protocol aim to reveal to the federated server?
   • Every client’s raw training record
   • Only a participant’s device password
   • The aggregate update rather than each participant’s individual value
   • A complete guarantee against all information in the aggregate