По мере того, как эксперты заглядывают в будущее, которое может принести пользу миру, они делают упор на конфиденциальность данных. Поскольку искусственный интеллект развивает способность подражать моделям поведения, мы скоро сможем передавать такие данные, как медицинская ультразвуковая визуализация, по всему миру. Это поможет алгоритмам машинного обучения расширить опыт людей, а также научить их новым задачам и методам с помощью наборов данных. Искусственный интеллект генерирует лучшие результаты с большим количеством данных.
Из-за проблем с конфиденциальностью мы до сих пор не можем обмениваться медицинскими ультразвуковыми изображениями, такими как магнитно-резонансная томография головного мозга. Мы по-прежнему храним все документы пациента на территории больницы, но не делимся никакими данными по соображениям конфиденциальности. Федеративное обучение – это искусственный интеллект нового поколения с лучшими идеями конфиденциальности данных. Мы строим модель, которой можно доверять, чтобы скрывать данные.

Что такое “Федеративное обучение”?

Федеративное обучение помогает в обучении алгоритма машинного обучения и сохраняет данные на уровне устройств. Это означает, что FL позволяет каждому устройству хранить свои личные и локальные данные. Эта технология обеспечит широкое распространение решений машинного обучения, а также гибкие и управляемые данные в режиме реального времени.
Методику можно использовать для решения многочисленных задач и в различных контекстах. Она включает в себя процедуры обучения алгоритмам в режиме “офлайн” и “онлайн”. В зависимости от условий эксплуатации и типа данных алгоритм подберет подходящую методику. Традиционный метод, например, централизованное машинное обучение, не включает в себя эти преимущества и связан с высоким риском для защиты данных и передачи больших файлов.

Преимущества объединенного обучения

Ниже вы найдете некоторые преимущества интеграции интегрированного машинного обучения в будущем:

1. Централизованный сервер

С помощью федеративного обучения мобильные телефоны учатся по прогностической модели и сохраняют данные обучения вместо того, чтобы загружать и хранить их на центральном сервере.

2. Преимущества безопасности

Когда Ваши персональные данные являются локальными и остаются на Вашем персональном сервере, Вам больше не нужно беспокоиться о безопасности. С федеративным обучением все данные, необходимые для обучения модели, будут оставаться под строгой охраной. Например, такие организации, как больницы, с высоким уровнем конфиденциальности данных, могут полагаться на федеративное обучение.

3. Прогнозы в реальном времени

FL предлагает прогнозы в реальном времени на вашем устройстве, потому что наборы данных доступны без необходимости центрального сервера. Это сокращает время запаздывания, и вы можете получить доступ к данным без подключения к центральному серверу. Вы можете передавать и получать данные непосредственно через локальный сервер.

4. Интернет не требуется

Так как данные имеются на устройстве, для прогнозирования модели не требуется никакого подключения к Интернету. Это означает, что вы можете найти решение в кратчайшие сроки, несмотря на ваше местонахождение.

5. Минимальный необходимый аппаратный уровень

Модель объединенного обучения не требует обширной аппаратной инфраструктуры, поскольку все данные доступны на мобильных устройствах. Таким образом, с помощью моделей FL можно легко получить доступ к данным с одного устройства.

Категории объединенного обучения

– Горизонтальное федеративное обучение

Горизонтальное федеративное обучение и однородное федеративное обучение могут решать технические и практические задачи путем разделения данных на различные подразделения. Процесс работает за счет введения аналогичных наборов данных в сопоставимое пространство. Алгоритм сравнивает характеристики и связывает их соответствующим образом.

– Вертикальное федеративное обучение

В вертикальном объединенном обучении различные наборы данных имеют одинаковые идентификаторы выборки, но разные функциональные пространства. Предположим, что в городе находятся две разные компании. Одна из них – компания электронной коммерции, а другая – банк. Пользовательские наборы будут содержать людей, живущих в районе, чтобы включить большое пространство пользователей, но разные в зависимости от задач и видов деятельности. Таким образом, наборы данных будут находиться в разных пространствах.

Federated Learning vs. Classical Distributed Learning (Федеративное и классическое распределенное обучение)

1. Гетерогенность систем

Возможности устройств могут варьироваться в зависимости от сети.
связь, оборудование и питание. Кроме того, системные ограничения и размер сети приведут лишь к небольшому количеству устройств. Каждое устройство ненадежно и обычно падает при определенной итерации.

2. Дорогостоящая связь

Поскольку в федеративных сетях подключается большое количество устройств, сеть может работать медленнее. Это может повлиять на связь. Кроме того, связь может быть дороже, чем при использовании традиционных методов. Для рационализации процесса федеративного обучения необходимо разработать эффективную структуру связи. Для обучения модели необходимо посылать небольшие сообщения вместо того, чтобы делиться полным набором данных через сеть.

3. Конфиденциальность

Когда мы рассматриваем меры по обеспечению конфиденциальности в федеративных учебных приложениях, традиционные методы обеспечивают большую безопасность. Основным недостатком объединенного обучения является то, что оно включает в себя градиентную информацию, а не необработанные данные. Сообщая обновления в процессе обучения, вы можете понять, не используют ли центральный сервер и сторонние серверы конфиденциальную информацию.
С помощью нового подхода вы можете использовать такие инструменты, как дифференциальная конфиденциальность или многопартийные вычисления в качестве безопасных опций. Используя эти инструменты, вы можете повысить конфиденциальность, снизив эффективность системы и производительность модели.

Заключение

Сложности федеративного обучения схожи с классическими проблемами, такими как крупномасштабное машинное обучение, конфиденциальность, распределенная оптимизация. Эксперты предлагают многочисленные решения проблем коммуникации в сообществах оптимизации, машинного обучения и обработки сигналов. Невозможно решить проблемы с помощью предыдущих методов.
Поскольку конфиденциальность становится все более важной для различных приложений машинного обучения, будущие проблемы могут быть сложными из-за наличия разнообразных данных. Более того, это может быть затруднено из-за ограничений, накладываемых на каждое устройство в обширных сетях.
По мнению исследователей, федеративное обучение или совместное обучение может стать следующей волной искусственного интеллекта. Смешанный искусственный интеллект может принести пользу многим секторам, таким как здравоохранение, промышленность и электронная торговля, для обеспечения безопасности данных после проведения тренинговых моделей для их распространения.