A ls Experten in die Zukunft blicken, von der die Welt profitieren kann, betonen sie den Datenschutz. Da künstliche Intelligenz die Fähigkeit entwickelt, Verhaltensmuster zu imitieren, werden wir bald in der Lage sein, Daten, wie z. B. medizinische Ultraschallbilder, in die ganze Welt zu übertragen. Dies wird den Algorithmen des maschinellen Lernens helfen, die Erfahrungen der Menschen zu verbessern und neue Aufgaben und Techniken durch Datensätze zu erlernen. Künstliche Intelligenz erzielt mit mehr Daten bessere Ergebnisse.
Aus Gründen des Datenschutzes können wir medizinische Ultraschallbilder, wie z. B. MRTs des Gehirns, noch nicht weitergeben. Wir bewahren immer noch alle Dokumente der Patienten innerhalb des Krankenhauses auf, geben aber aus Datenschutzgründen keine Daten weiter. Federated Learning ist eine künstliche Intelligenz der nächsten Generation mit besseren Ideen für den Datenschutz. Wir bauen ein Modell, dem wir vertrauen können, dass es die Daten zurückhält.

Was ist föderiertes Lernen?

Federated Learning hilft beim Training des maschinellen Lernalgorithmus und hält die Daten auf Geräteebene. Das bedeutet, dass FL jedem Gerät ermöglicht, seine eigenen privaten und lokalen Daten zu halten. Diese Technologie bietet weit verbreitete Lösungen für maschinelles Lernen sowie flexible und verwaltete Daten in Echtzeit.
Sie können die Technik für zahlreiche Aufgaben und Kontexte nutzen. Sie umfasst Offline- und Online-Lernverfahren für die Algorithmen. Je nach Einsatzkontext und Datentyp wählt der Algorithmus eine geeignete Technik. Die traditionelle Methode, wie z. B. zentralisiertes maschinelles Lernen, beinhaltet diese Vorteile nicht und birgt ein hohes Risiko für den Datenschutz und die Übertragung großer Dateien.

Vorteile von Federated Learning

Nachfolgend finden Sie einige Vorteile der Integration von föderiertem maschinellem Lernen in der Zukunft:

1. Ein zentraler Server

Mit Hilfe von föderiertem Lernen lernen Mobiltelefone vom Vorhersagemodell und behalten die Trainingsdaten, anstatt sie auf den zentralen Server hochzuladen und zu speichern.

2. Vorteile für die Sicherheit

Wenn Ihre persönlichen Daten lokal sind und auf Ihrem persönlichen Server verbleiben, müssen Sie sich nicht mehr um die Sicherheit sorgen. Beim föderierten Lernen bleiben alle Daten, die zum Trainieren des Modells benötigt werden, unter strenger Sicherheit. So können sich beispielsweise Organisationen wie Krankenhäuser, die einen hohen Datenschutz haben, auf föderiertes Lernen verlassen.

3. Vorhersagen in Echtzeit

FL bietet Vorhersagen in Echtzeit auf Ihrem Gerät, da die Datensätze ohne einen zentralen Server zur Verfügung stehen. Dadurch wird die Zeitverzögerung reduziert, und Sie können auf die Daten zugreifen, ohne eine Verbindung zum zentralen Server herzustellen. Sie können Daten direkt über den lokalen Server senden und empfangen.

4. Kein Internet erforderlich

Da die Daten auf Ihrem Gerät vorhanden sind, ist für die Vorhersagequalitäten des Modells keine Internetverbindung erforderlich. Das bedeutet, dass Sie innerhalb kürzester Zeit Lösungen finden können, unabhängig von Ihrem Standort.

5. Minimale Hardware erforderlich

Ein föderiertes Lernmodell benötigt keine umfangreiche Hardware-Infrastruktur, da alle Ihre Daten auf Ihren mobilen Geräten vorhanden sind. Mit FL-Modellen können Sie also problemlos von einem einzigen Gerät aus auf die Daten zugreifen.

Kategorien des föderierten Lernens

– Horizontales föderiertes Lernen

Horizontal Federated Learning und homogenes Federated Learning können technische und praktische Herausforderungen durch die Aufteilung von Daten in verschiedene Bereiche bewältigen. Der Prozess funktioniert, indem ähnliche Datensätze in einen vergleichbaren Raum gebracht werden. Der Algorithmus vergleicht die Merkmale und verknüpft sie entsprechend.

– Vertikales föderiertes Lernen

Beim vertikalen föderierten Lernen teilen sich verschiedene Datensätze ähnliche Muster-IDs, aber unterschiedliche Merkmalsräume. Angenommen, es gibt zwei verschiedene Unternehmen in einer Stadt. Das eine ist ein E-Commerce-Unternehmen, das andere eine Bank. Die Benutzersätze werden die Menschen enthalten, die in der Gegend leben, um einen großen Benutzerraum einzuschließen, aber je nach den Aufgaben und Aktivitäten unterschiedlich sein. Die Datensätze werden sich also in verschiedenen Räumen befinden.

Föderiertes Lernen vs. klassisches verteiltes Lernen

1. Heterogenität der Systeme

Die Fähigkeiten der Geräte können abhängig von der Netzwerk
Konnektivität, Hardware und Leistung variieren. Darüber hinaus ergibt sich aus der systembedingten Einschränkung und der Netzwerkgröße nur eine kleine Anzahl von Geräten. Jedes Gerät ist unzuverlässig und fällt in einer bestimmten Iteration häufig aus.

2. Teure Kommunikation

Da sich zahlreiche Geräte in föderierten Netzwerken verbinden, kann das Netzwerk langsamer sein. Dies kann die Kommunikation beeinträchtigen. Außerdem kann die Kommunikation teurer sein als bei traditionellen Methoden. Um den föderierten Lernprozess zu rationalisieren, ist es wichtig, eine effiziente Kommunikationsstruktur zu entwickeln. Um das Modell zu trainieren, müssen Sie kleine Nachrichten senden, anstatt den gesamten Datensatz über das Netzwerk zu teilen.

3. Belange der Privatsphäre

Wenn wir die Datenschutzmaßnahmen von föderierten Lernanwendungen betrachten, haben traditionelle Methoden mehr Sicherheit. Der Hauptnachteil des föderierten Lernens ist, dass es Gradienteninformationen und keine Rohdaten enthält. Durch die Kommunikation von Aktualisierungen mit dem Trainingsprozess kann man verstehen, ob die zentralen und fremden Server die sensiblen Informationen nicht verwenden.
Mit Hilfe eines neuen Ansatzes können Sie Tools wie differentielle Privatsphäre oder Multiparty-Computation als sichere Optionen verwenden. Mit diesen Tools können Sie die Privatsphäre verbessern, indem Sie die Effizienz des Systems die Leistung des Modells reduzieren.

Fazit

Die Herausforderungen beim föderierten Lernen ähneln den klassischen Problemen, wie z. B. maschinelles Lernen im großen Maßstab, Datenschutz, verteilte Optimierung. Experten schlagen zahlreiche Lösungen vor, um die Kommunikationsprobleme in den Bereichen Optimierung, maschinelles Lernen und Signalverarbeitung zu bewältigen. Es ist nicht möglich, die Probleme mit bisherigen Methoden zu behandeln.
Da der Schutz der Privatsphäre für verschiedene Anwendungen des maschinellen Lernens immer wichtiger wird, können zukünftige Probleme aufgrund von variierenden Daten eine Herausforderung darstellen. Darüber hinaus kann es schwierig sein, Einschränkungen für jedes Gerät in den riesigen Netzwerken zu implementieren.
Laut den Forschern kann föderiertes Lernen oder kollaboratives Lernen die nächste Welle der künstlichen Intelligenz sein. Zahlreiche Sektoren können von föderierter künstlicher Intelligenz profitieren, wie z. B. der Gesundheitssektor, die Industrie und der E-Commerce, um die Daten nach dem Ausführen von Trainingsmodellen für die Verteilung zu sichern.