Mientras los expertos estudian los futuros avances que pueden beneficiar al mundo, hacen hincapié en la privacidad de los datos. Dado que la inteligencia artificial está desarrollando la capacidad de imitar patrones de comportamiento, pronto podremos transferir datos como las imágenes médicas por ultrasonido a todo el mundo. Esto ayudará a los algoritmos de aprendizaje automático a mejorar la experiencia de las personas, así como a aprender nuevas tareas y técnicas a través de conjuntos de datos. La inteligencia artificial genera mejores resultados con más datos.
Debido a cuestiones de privacidad, todavía no podemos compartir las imágenes médicas por ultrasonido, como las resonancias magnéticas del cerebro. Seguimos manteniendo todos los documentos de los pacientes dentro de las instalaciones del hospital, pero no compartimos ningún dato por razones de privacidad. El aprendizaje federado es la próxima generación de inteligencia artificial con mejores ideas sobre la privacidad de los datos. Estamos construyendo un modelo en el que podemos confiar para retener los datos

Qué es el aprendizaje federado?

El aprendizaje federado ayuda a entrenar el algoritmo de aprendizaje automático y mantiene los datos a nivel de dispositivo. Esto significa que FL permite que cada dispositivo tenga sus propios datos privados y locales. Esta tecnología proporcionará soluciones de aprendizaje automático generalizadas, así como datos flexibles y gestionados en tiempo real.
Se puede utilizar la técnica para numerosas tareas y contextos. Incluye procedimientos de aprendizaje offline y online para los algoritmos. En función del contexto operativo y del tipo de datos, el algoritmo elegirá una técnica adecuada. El método tradicional, como el aprendizaje automático centralizado, no incluía estas ventajas y suponía un alto riesgo para la protección de los datos y la transferencia de grandes archivos.

Beneficios del aprendizaje federado

A continuación, encontrará algunos beneficios de la integración del aprendizaje automático federado en el futuro:

1. Un servidor centralizado

Con la ayuda del aprendizaje federado, los móviles aprenden del modelo predictivo y guardan los datos de entrenamiento en lugar de cargarlos y almacenarlos en el servidor central.

2. Ventajas de seguridad

Cuando los datos personales son locales y permanecen en el servidor personal, ya no hay que preocuparse por la seguridad. Con el aprendizaje federado, todos los datos necesarios para entrenar el modelo permanecerán bajo estricta seguridad. Por ejemplo, organizaciones como los hospitales, con una alta privacidad de datos, pueden confiar en el aprendizaje federado.

3. Predicciones en tiempo real

FL ofrece predicciones en tiempo real en su dispositivo porque los conjuntos de datos están disponibles sin necesidad de un servidor central. Esto reduce el desfase temporal, y puede acceder a los datos sin necesidad de conectarse al servidor central. Puede transmitir y recibir datos directamente a través del servidor local.

4. No se necesita Internet

Como los datos existen en su dispositivo, las cualidades predictivas del modelo no requieren ninguna conexión a Internet. Esto significa que puede encontrar soluciones en poco tiempo, a pesar de su ubicación.

5. Mínimo Hardware Requerido

Un modelo de aprendizaje federado no requiere una gran infraestructura de hardware porque todos sus datos están disponibles en sus dispositivos móviles. Por lo tanto, con los modelos FL, puede acceder fácilmente a los datos desde un solo dispositivo.

Categorías de aprendizaje federado

– Aprendizaje federado horizontal

El aprendizaje federado horizontal y el aprendizaje federado homogéneo pueden hacer frente a los desafíos técnicos y prácticos dividiendo los datos en varias divisiones. El proceso funciona introduciendo conjuntos de datos similares en un espacio comparable. El algoritmo compara las características y los enlaces en consecuencia.

– Aprendizaje federado vertical

En el aprendizaje vertical federado, diferentes conjuntos de datos comparten identificaciones de muestra similares pero espacios de características diferentes. Supongamos que en una ciudad hay dos empresas diferentes. Una es una empresa de comercio electrónico y la otra es un banco. Los conjuntos de usuarios contarán con las personas que viven en la zona para incluir un espacio de usuarios amplio, pero diferente según las tareas y actividades. Así que los conjuntos de datos estarán en espacios diferentes.

Aprendizaje federado frente al aprendizaje distribuido clásico

1. Heterogeneidad de los sistemas

Las capacidades de los dispositivos pueden variar en función de la red
conectividad, el hardware y la potencia. Además, la restricción relacionada con el sistema y el tamaño de la red sólo dará lugar a un pequeño número de dispositivos. Todos los dispositivos son poco fiables y suelen caerse en una iteración determinada.

2. Comunicación costosa

Al conectarse numerosos dispositivos en las redes federadas, la red puede ser más lenta. Esto puede afectar a la comunicación. Además, la comunicación puede ser más costosa que en los métodos tradicionales. Para agilizar el proceso de aprendizaje federado, es esencial desarrollar una estructura de comunicación eficiente. Para entrenar el modelo, es necesario enviar pequeños mensajes en lugar de compartir todo el conjunto de datos a través de la red.

3. Preocupación por la privacidad

Si consideramos las medidas de privacidad de las aplicaciones de aprendizaje federado, los métodos tradicionales tienen más seguridad. El principal inconveniente del aprendizaje federado es que incluye información de gradiente en lugar de datos brutos. Al comunicar las actualizaciones con el proceso de formación, se puede entender si los servidores centrales y de terceros no utilizan la información sensible.
Con la ayuda de un nuevo enfoque, puede utilizar herramientas como la privacidad diferencial o el cálculo multipartito como opciones seguras. Usando estas herramientas, puedes mejorar la privacidad reduciendo la eficiencia del sistema el rendimiento del modelo.

Conclusión

Los retos del aprendizaje federado son similares a los problemas clásicos, como el aprendizaje automático a gran escala, la privacidad o la optimización distribuida. Los expertos sugieren numerosas soluciones para abordar los problemas de comunicación en las comunidades de optimización, aprendizaje automático y procesamiento de señales. No es posible tratar los problemas con los métodos anteriores.
Dado que la privacidad es cada vez más esencial para diversas aplicaciones de aprendizaje automático, los problemas futuros pueden ser un reto debido a la variabilidad de los datos. Además, esto puede ser difícil debido a la implementación de restricciones en cada dispositivo a través de las vastas redes.
Según los investigadores, el aprendizaje federado o colaborativo puede ser la próxima ola de la Inteligencia Artificial. Numerosos sectores pueden beneficiarse de la inteligencia artificial federada, como el sector de la salud, las industrias y el comercio electrónico, para asegurar los datos después de ejecutar modelos de entrenamiento para la distribución.