Eksperci patrząc na przyszłe osiągnięcia, które mogą przynieść korzyści światu, kładą nacisk na prywatność danych. Ponieważ sztuczna inteligencja rozwija zdolność do naśladowania wzorców zachowań, wkrótce będziemy w stanie przesyłać dane, takie jak obrazowanie USG w medycynie, na cały świat. Pomoże to algorytmom uczenia maszynowego poprawić doświadczenia ludzi, a także nauczyć się nowych zadań i technik dzięki zbiorom danych. Sztuczna inteligencja generuje lepsze wyniki przy większej ilości danych.
Ze względu na kwestie prywatności, nadal nie możemy udostępniać medycznych obrazów ultrasonograficznych, takich jak obrazy MRI mózgu. Nadal przechowujemy wszystkie dokumenty pacjenta na terenie szpitala, ale nie udostępniamy żadnych danych ze względu na prywatność. Uczenie federacyjne to sztuczna inteligencja nowej generacji z lepszymi pomysłami na ochronę danych. Budujemy model, któremu możemy zaufać, że nie będzie udostępniał danych.

Czym jest uczenie skojarzone?

Uczenie federacyjne pomaga w trenowaniu algorytmu uczenia maszynowego i przechowuje dane na poziomie urządzeń. Oznacza to, że FL umożliwia każdemu urządzeniu przechowywanie własnych prywatnych i lokalnych danych. Technologia ta zapewni powszechne rozwiązania w zakresie uczenia maszynowego, a także elastyczne i zarządzane dane w czasie rzeczywistym.
Technikę tę można wykorzystać do wielu zadań i kontekstów. Obejmuje ona procedury uczenia się algorytmów w trybie offline i online. W zależności od kontekstu operacyjnego i typu danych, algorytm wybierze odpowiednią technikę. Tradycyjna metoda, taka jak scentralizowane uczenie maszynowe, nie obejmowała tych korzyści i wiązała się z wysokim ryzykiem dla ochrony danych i transferu dużych plików.

Korzyści wynikające z uczenia sfederowanego

Poniżej przedstawiamy kilka korzyści płynących z integracji sfederowanego uczenia maszynowego w przyszłości:

1. Scentralizowany serwer

Z pomocą sfederowanego uczenia się, telefony komórkowe uczą się z modelu predykcyjnego i zachowują dane szkoleniowe zamiast przesyłać i przechowywać je na centralnym serwerze.

2. Korzyści związane z bezpieczeństwem

Kiedy Twoje osobiste dane są lokalne i pozostają na Twoim osobistym serwerze, nie musisz się już martwić o bezpieczeństwo. W przypadku uczenia federacyjnego, wszystkie dane wymagane do trenowania modelu pozostaną pod ścisłym nadzorem bezpieczeństwa. Na przykład, organizacje takie jak szpitale, z wysokim poziomem prywatności danych, mogą polegać na uczeniu federacyjnym.

3. Przewidywania w czasie rzeczywistym

FL oferuje przewidywania w czasie rzeczywistym na Twoim urządzeniu, ponieważ zbiory danych są dostępne bez potrzeby korzystania z centralnego serwera. Zmniejsza to opóźnienie, a użytkownik może uzyskać dostęp do danych bez konieczności łączenia się z centralnym serwerem. Możesz przesyłać i odbierać dane bezpośrednio przez lokalny serwer.

4. Nie jest wymagany Internet

Ponieważ dane istnieją na Twoim urządzeniu, właściwości predykcyjne modelu nie wymagają połączenia z Internetem. Oznacza to, że możesz znaleźć rozwiązania w krótkim czasie, niezależnie od lokalizacji.

5. Minimalne wymagania sprzętowe

Skonfederowany model uczenia się nie wymaga rozbudowanej infrastruktury sprzętowej, ponieważ wszystkie dane są dostępne na urządzeniach mobilnych. Tak więc z modelami FL, możesz łatwo uzyskać dostęp do danych z jednego urządzenia.

Kategorie uczenia sfederowanego

– Horyzontalne uczenie skorelowane

Horyzontalne uczenie federacyjne i homogeniczne uczenie federacyjne może poradzić sobie z technicznymi i praktycznymi wyzwaniami poprzez podział danych na różne działy. Proces ten działa poprzez wprowadzenie podobnych zbiorów danych do porównywalnej przestrzeni. Algorytm porównuje cechy i odpowiednio je łączy.

– Pionowe uczenie skorelowane

W pionowym uczeniu federacyjnym, różne zbiory danych mają podobne identyfikatory próbek, ale różne przestrzenie cech. Załóżmy, że dwie różne firmy znajdują się w jednym mieście. Jedna z nich to firma e-commerce, a druga to bank. Zbiory użytkowników będą zawierać ludzi mieszkających w okolicy, aby zawrzeć dużą przestrzeń użytkowników, ale różne w zależności od zadań i działań. Tak więc zbiory danych będą znajdowały się w różnych przestrzeniach.

Uczenie federacyjne a klasyczne uczenie rozproszone

1. Heterogeniczność systemów

Możliwości urządzeń mogą się różnić w zależności od sieci
Możliwości urządzeń mogą się różnić w zależności od łączności sieciowej, sprzętu i mocy. Ponadto, ograniczenia związane z systemem i rozmiarem sieci powodują, że liczba urządzeń jest niewielka. Każde urządzenie jest zawodne i często upada w danej iteracji.

2. Kosztowna komunikacja

Ponieważ wiele urządzeń łączy się w sieciach sfederowanych, sieć może być wolniejsza. Może to wpływać na komunikację. Co więcej, komunikacja może być droższa niż w przypadku tradycyjnych metod. Aby usprawnić proces uczenia federacyjnego, konieczne jest opracowanie wydajnej struktury komunikacyjnej. Aby wytrenować model, należy wysyłać małe wiadomości, zamiast udostępniać cały zbiór danych przez sieć.

3. Obawy związane z prywatnością

Jeśli weźmiemy pod uwagę środki ochrony prywatności w aplikacjach sfederowanego uczenia się, tradycyjne metody mają większe bezpieczeństwo. Główną wadą uczenia federacyjnego jest to, że zawiera ono informacje o gradiencie, a nie surowe dane. Przekazując aktualizacje w procesie szkolenia, można zrozumieć, czy centralne i zewnętrzne serwery nie wykorzystują wrażliwych informacji.
Z pomocą nowego podejścia, możesz użyć narzędzi takich jak prywatność różnicowa lub obliczenia wielostronne jako bezpieczne opcje. Korzystając z tych narzędzi, można zwiększyć prywatność poprzez zmniejszenie wydajności systemu wydajność modelu.

Wnioski

Wyzwania związane z uczeniem federacyjnym są podobne do klasycznych problemów, takich jak uczenie maszynowe na dużą skalę, prywatność, optymalizacja rozproszona. Eksperci proponują liczne rozwiązania problemów komunikacyjnych w środowiskach zajmujących się optymalizacją, uczeniem maszynowym i przetwarzaniem sygnałów. Nie jest możliwe rozwiązanie problemów przy użyciu dotychczasowych metod.
Ponieważ prywatność staje się coraz bardziej istotna dla różnych aplikacji uczenia maszynowego, przyszłe problemy mogą być trudne ze względu na zmienność danych. Ponadto, może to być trudne z powodu wdrażania ograniczeń na każdym urządzeniu w rozległych sieciach.
Według naukowców, uczenie federacyjne lub uczenie oparte na współpracy może być następną falą sztucznej inteligencji. Liczne sektory mogą skorzystać z federacyjnej sztucznej inteligencji, takie jak sektor zdrowia, przemysł i e-commerce, aby zabezpieczyć dane po uruchomieniu modeli szkoleniowych dla dystrybucji.