یادگیری ماشین فدرال به الگوریتمهایی اطلاق میشود که دادهها در سرورهای مختلف باقی میمانند و تنها مدلهای آموزشدیده بهاشتراک گذاشته میشوند.
جعبه سیاه (Black Box) یک مفهوم در دنیای فناوری اطلاعات و مهندسی است که به سیستمی اشاره دارد که عملکرد داخلی آن برای کاربر یا مهندس قابل مشاهده نیست و تنها ورودی و خروجی آن مشخص است. این مفهوم در بسیاری از زمینهها از جمله نرمافزار، سیستمهای پیچیده و حتی هوافضا کاربرد دارد. در واقع، جعبه سیاه به این معناست که شما میتوانید ورودیها را به سیستم وارد کنید و خروجیها را مشاهده کنید، اما از نحوه عملکرد داخلی سیستم اطلاعی ندارید.
در دنیای نرمافزار، جعبه سیاه به تستهایی گفته میشود که در آن، آزمونگر تنها به ورودیها و خروجیهای سیستم توجه میکند و هیچگونه دانشی از ساختار داخلی آن ندارد. این نوع از تست که به نام تست جعبه سیاه شناخته میشود، بیشتر برای بررسی عملکرد کلی سیستمها یا نرمافزارها به کار میرود. در این روش، کاربر فقط بررسی میکند که آیا سیستم خروجی صحیحی برای ورودیهای خاص تولید میکند یا خیر، بدون اینکه نیازی به دانستن نحوه پردازش این ورودیها باشد.
در مهندسی هوافضا، جعبه سیاه به عنوان یک وسیله الکترونیکی در داخل هواپیما و سایر وسایل نقلیه استفاده میشود. این دستگاه معمولاً اطلاعاتی مانند سرعت، ارتفاع، جهت پرواز و سایر پارامترهای حیاتی را ضبط میکند. در صورت وقوع حادثه یا سقوط هواپیما، جعبه سیاه میتواند به تیمهای تحقیقاتی کمک کند تا علت حادثه را شناسایی کنند و از آن برای بهبود ایمنی پروازهای آینده استفاده کنند. جعبه سیاه بهعنوان یک ابزار حیاتی برای حفظ ایمنی پرواز در نظر گرفته میشود.
جعبه سیاه همچنین بهعنوان یک مفهوم در تحلیل و شبیهسازی سیستمها به کار میرود. در این زمینهها، تحلیلگران تنها به ورودیها و خروجیها نگاه میکنند و از نحوه کارکرد دقیق سیستم اطلاعی ندارند. این رویکرد در بسیاری از سیستمهای پیچیده و غیرقابل درک مانند الگوریتمهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی کاربرد دارد. بهطور مثال، در یادگیری ماشین، یک مدل ممکن است ورودیهایی مانند دادههای تصویری دریافت کند و خروجیهایی مانند پیشبینی تصویر یا تشخیص الگو را ارائه دهد، اما درک نحوه کارکرد دقیق مدل برای فرد کاربر ممکن است بسیار دشوار باشد.
برای درک بهتر مفهوم جعبه سیاه و نحوه استفاده از آن در سیستمهای مختلف، میتوانید از سایت saeidsafaei.ir استفاده کنید. اسلایدهای آموزشی محمد سعید صفایی بهطور جامع این مفاهیم را توضیح دادهاند و میتوانند به شما در یادگیری نحوه استفاده از جعبه سیاه در تحلیل سیستمهای پیچیده کمک کنند. این منابع به شما کمک خواهند کرد تا درک بهتری از جعبه سیاه و کاربردهای آن در دنیای فناوری پیدا کنید.
این اسلاید مفاهیم اساسی کامپیوتر و برنامهنویسی شامل ساختار کامپیوتر، الگوریتمها، زبانهای برنامهنویسی و ساختار دادهها را معرفی میکند. اهمیت تفکر سیستمی برای حل مسائل بهطور کلنگر نیز توضیح داده میشود. همچنین، مدلسازی ریاضی بهعنوان ابزاری برای تبدیل مسائل به فرمولهای قابل حل با کامپیوتر مطرح میشود. در نهایت، زبان C++ بهعنوان یک زبان پرقدرت برای نوشتن برنامههای پیچیده و کارآمد در بسیاری از حوزهها معرفی میشود. این زبان برای برنامهنویسان ابزار قدرتمندی برای حل مسائل مختلف است.
یادگیری ماشین فدرال به الگوریتمهایی اطلاق میشود که دادهها در سرورهای مختلف باقی میمانند و تنها مدلهای آموزشدیده بهاشتراک گذاشته میشوند.
پورتهایی که به عنوان بهترین مسیر برای ارسال دادهها به شبکه دیگر انتخاب میشوند.
اضافهبارگذاری تابع به معنای تعریف چندین تابع با نام یکسان اما با پارامترهای مختلف است. این ویژگی به توابع این امکان را میدهد که با انواع مختلف ورودی کار کنند.
انتزاع به پنهان کردن جزئیات پیچیده و تنها نشان دادن جنبههای ضروری یک شیء یا فرآیند گفته میشود.
معماری میکروسرویسها به رویکردی در طراحی نرمافزار گفته میشود که سیستمها به بخشهای کوچک و مستقل تقسیم میشوند تا توسعه و مدیریت آنها سادهتر شود.
فناوریهای حسی (Haptic) به فناوریهایی اطلاق میشود که به کاربران امکان میدهند تا از طریق احساسات لمسی و حرکتی تعامل کنند.
مفسر برنامهای است که کدهای نوشته شده را به صورت خط به خط اجرا میکند.
هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) به طراحی سیستمهای هوش مصنوعی گفته میشود که میتوانند تصمیمات خود را بهطور شفاف و قابل فهم برای انسان توضیح دهند.
پایگاه داده مجموعهای از دادههای ذخیرهشده به صورت ساختارمند است که به راحتی میتوان به آنها دسترسی داشت و از آنها استفاده کرد.
روش دسترسی به رسانه که در آن زمانبندی برای تقسیم دسترسی به رسانه بین دستگاهها استفاده میشود، هر دستگاه یک بازه زمانی برای ارسال داده دارد.
روشی برای توصیف سیستمها با استفاده از مدلهای ریاضی است. سیستمهایی که اطلاعات کمی از آنها داریم، به صورت 'جعبه سیاه' مدل میشوند، در حالی که سیستمهایی که اطلاعات بیشتری در مورد آنها داریم، به صورت 'جعبه سفید' مدل میشوند.
هوش مصنوعی (AI) به سیستمهایی اطلاق میشود که توانایی انجام کارهایی که نیاز به هوش انسانی دارند را دارند.
الگوریتمهای ژنتیک به روشهای محاسباتی اطلاق میشود که از فرآیندهای طبیعی تکامل برای حل مسائل پیچیده استفاده میکنند.
اینترنت اشیاء (IoT) به شبکهای از دستگاهها و اشیاء متصل به اینترنت گفته میشود که میتوانند دادهها را ارسال و دریافت کنند.
آرایه ایستا، آرایهای است که در آن اندازه از قبل تعریف میشود و نمیتوان در زمان اجرا اندازه آن را تغییر داد.
فایروال سیستم امنیتی است که دسترسی غیرمجاز به شبکههای کامپیوتری را کنترل میکند.
تبدیل عدد از مبنای شانزده به ده که معمولاً از روش مشابه تبدیل مبنای هشت به ده استفاده میکند.
به هر جهش یا انتقال دادهها از یک دستگاه به دستگاه دیگر در شبکه گفته میشود.
عملگرهای مقایسهای برای مقایسه دو مقدار و تعیین روابط آنها مانند بزرگتر از، کوچکتر از، مساوی استفاده میشود.
پردازش دادهها در زمان واقعی به تحلیل و پردازش دادهها بلافاصله پس از دریافت آنها گفته میشود، بدون نیاز به ذخیرهسازی طولانیمدت.
پروتکلی که برای ارتباطات بیسیم در شبکههای LAN استفاده میشود.
عبور از درخت به معنای بازدید از تمام گرههای درخت به روشی خاص است که میتواند پیشاز پیش، پساز پیش یا سطحبهسطح باشد.
محاسبات مولکولی به استفاده از خواص مولکولی برای پردازش دادهها و حل مسائل پیچیده اطلاق میشود.
سیستم عددی مبنای 16 است که از ارقام 0 تا 9 و حروف A تا F برای نمایش اعداد استفاده میکند.
اتوماتیکسازی فرآیندهای رباتیک (RPA) به استفاده از رباتها برای انجام وظایف تکراری در محیطهای تجاری اشاره دارد.
گراف یک ساختار دادهای است که شامل گرهها و یالها است و میتواند برای مدلسازی شبکهها، روابط و ارتباطات پیچیده استفاده شود.
مدل استاندارد شبکهای که ارتباطات سیستمهای مختلف را در 7 لایه مجزا تنظیم میکند. هر لایه وظایف خاص خود را دارد و با لایههای مجاور خود ارتباط برقرار میکند.
فرآیند انتقال پیام از فرستنده به گیرنده به شرط همسان بودن معانی بین آنها.
انتقال داده به نحوی که توسط تمام دستگاههای موجود در شبکه دریافت شود.
تولید دادههای مصنوعی به روشهایی اطلاق میشود که از آنها برای تولید دادههای شبیهسازیشده به جای استفاده از دادههای واقعی بهره میبرند.
دروازه منطقی AND که زمانی خروجی 1 میدهد که ورودیهای آن هر دو 1 باشند.
جدولی که در آن آدرسهای MAC و IP دستگاههای متصل به شبکه ذخیره میشود.
انتقال سبک عصبی یک تکنیک یادگیری ماشین است که برای اعمال سبک هنری به تصاویر استفاده میشود.
یادگیری انتقالی به روشی برای استفاده از مدلهای آموزشدیده در یک دامنه بهمنظور بهبود عملکرد در دامنههای دیگر گفته میشود.
پروتکلی که برای مسیریابی بین سیستمهای مستقل AS استفاده میشود و از سیاستهای مختلف برای انتخاب مسیر استفاده میکند.