التعلم الموحد هو أ آلة التعلم تقنية تسمح لعدة أطراف بتدريب نموذج دون مشاركة بياناتهم. يتم استخدامه في العديد من الصناعات ، من لوحات مفاتيح الأجهزة المحمولة إلى الرعاية الصحية إلى المركبات المستقلة إلى منصات النفط. إنها مفيدة بشكل خاص في المواقف التي تكون فيها مشاركة البيانات محدودة من خلال التنظيم ، أو تكون حساسة أو خاصة ، لأنها تتيح للمؤسسات التعاون في مشاريع التعلم الآلي دون التضحية بخصوصية البيانات. كما أنه مفيد في المواقف التي تكون فيها أحجام البيانات كبيرة بشكل يمنع من حدوث ذلك ، مما يجعل مركزية البيانات بطيئًا ومكلفًا.
إحدى العقبات الرئيسية في التعلم الآلي هي الحاجة إلى كميات كبيرة من البيانات. يمكن أن يمثل هذا تحديًا للمؤسسات التي ليس لديها إمكانية الوصول إلى مجموعات البيانات الكبيرة ، أو لأولئك الذين يعملون مع البيانات الحساسة التي لا يمكن مشاركتها. يسمح التعلم الموحد لهذه المؤسسات بالمساهمة في نموذج مشترك دون الحاجة إلى مشاركة بياناتها.
يمكن أن يساعد التعلم الموحد أيضًا في التغلب على مشكلة تجانس البيانات. في كثير من الحالات ، يتم تدريب النماذج على البيانات من مجموعة صغيرة من المصادر التي لا تمثل عموم السكان. النماذج المدربة على مجموعات البيانات الضيقة لا تعمم جيدًا وبالتالي يكون أداؤها ضعيفًا عند نشرها على نطاق أوسع. يسمح التعلم الموحد بنماذج التدريب على مجموعة أكبر وأكثر تنوعًا من مصادر البيانات دون الحاجة إلى أن تكون البيانات من جميع مصادر البيانات هذه مركزية ، مما يؤدي إلى نماذج أكثر قوة مع أداء أفضل.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تكون تكلفة موارد الحوسبة السحابية عقبة في التعلم الآلي. يمكن أن تكون نماذج التعلم الآلي للتدريب مكثفة من الناحية الحسابية ، وتتطلب أجهزة باهظة الثمن مثل وحدات المعالجة الرسومية (GPUs). يمكن أن يصبح استخدام المثيلات السحابية للتدريب مكلفًا بسرعة كبيرة. يسمح التعلم الموحد للمؤسسات بمشاركة حمل تدريب النموذج واستخدام موارد الحوسبة غير المستغلة أو الخوادم الموجودة بالفعل في مراكز البيانات الخاصة بهم. يمكن أن يؤدي ذلك إلى توفير كبير في التكلفة في عمليات التدريب الكبيرة التي تتطلب حوسبة مكثفة.
تهتم العديد من المنظمات أيضًا بإنشاء نسخ متكررة من مجموعات البيانات الكبيرة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى زيادة تكاليف التخزين ، فضلاً عن التكاليف التي يتحملها موفرو الخدمات السحابية لنقل البيانات بين مراكز البيانات المحلية والحسابات السحابية ، أو بين الحسابات السحابية المختلفة. يسمح التعلم الموحد للمؤسسات بالاحتفاظ بنسخة واحدة من بياناتها ولا يتطلب نقلها إلى موقع مختلف أو حساب سحابي لتدريب النماذج على البيانات.
التحدي الآخر الذي يمكن أن يحد من استخدام التعلم الآلي هو الخصوصية و القيود التنظيمية. قد تحتوي البيانات المستخدمة لتدريب النماذج على معلومات حساسة مثل معلومات التعريف الشخصية (PII) أو معلومات الصحة الشخصية (PHI). يسمح التعلم الموحد للمؤسسات بتدريب النماذج دون الحاجة إلى مشاركة بياناتها ، مما قد يساعد في التخفيف من مخاوف الخصوصية والتنظيم.
يتم استخدام التعلم الموحد بالفعل في العديد من الصناعات من أجل إطلاق العنان لقوة مجموعات البيانات الأكبر والأكثر تنوعًا دون مشاركة البيانات. على سبيل المثال ، في عام 2021 أ خوارزمية دعم قرار COVID تم تدريبه باستخدام بيانات من 20 مستشفى حول العالم باستخدام التعلم الفيدرالي (الإفصاح الكامل: قاد هذا المشروع المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي) ، وفي عام 2022 أ خوارزمية الكشف عن سرطان الدماغ تم تدريبه باستخدام بيانات من 71 مستشفى حول العالم. تستخدم Google التعلم الفيدرالي لـ توقع الكلمة التالية المكتوبة على لوحات مفاتيح Google Android منذ عام 2018 (الإفصاح الكامل: قبل المشاركة في تأسيس شركتي ، عملت في Google وشاركت في مشاريع تستخدم التعلم الفيدرالي).
باختصار ، يساعد التعلم الموحد في التغلب على عدد من العقبات في التعلم الآلي ، بما في ذلك الحاجة إلى كميات كبيرة من البيانات ، وتكلفة موارد الحوسبة وتخزين البيانات ونقلها ، وتحدي تجانس البيانات ، والخصوصية والمخاوف التنظيمية. يسمح للمؤسسات بالتعاون في مشاريع التعلم الآلي دون التضحية بخصوصية البيانات ، وإضفاء الطابع الديمقراطي على استخدام التعلم الآلي والوصول إلى بيانات التدريب المتنوعة الكبيرة ، مما ينتج عنه نماذج أكثر قوة وأفضل أداءً.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- المصدر https://www.dataversity.net/how-federated-learning-is-helping-to-overcome-obstacles-in-machine-learning/
- 2018
- 2021
- 2022
- a
- من نحن
- الوصول
- حسابي
- الحسابات
- في
- الكل
- يسمح
- سابقا
- المبالغ
- و
- الروبوت
- حول
- مستقل
- المركبات المستقلة
- أصبح
- قبل
- يجري
- أفضل
- ما بين
- بصورة عامة
- السرطان.
- لا تستطيع
- يهمني
- الحالات
- مراكز
- مركزية
- مركزية
- الرئيس التنفيذي
- تحدى
- سحابة
- المؤسس المشارك
- تعاون
- حول الشركة
- إحصاء
- قلق
- اهتمامات
- المساهمة
- التكلفة
- وفورات في التكاليف
- التكاليف
- خلق
- البيانات
- مراكز البيانات
- خصوصية البيانات
- مجموعات البيانات
- تبادل البيانات
- تخزين البيانات
- قواعد البيانات
- البيانات
- القرار
- الديمقراطية
- نشر
- كشف
- جهاز
- مختلف
- إفشاء
- عدة
- لا
- لا
- مثال
- ذو تكلفة باهظة
- تبدأ من
- بالإضافة إلى
- العلاجات العامة
- شراء مراجعات جوجل
- وحدات معالجة الرسومات
- أجهزة التبخير
- وجود
- صحة الإنسان
- الرعاية الصحية
- معلومات صحية
- مساعدة
- مفيد
- مساعدة
- مرتفع
- المستشفيات
- كيفية
- HTTPS
- in
- بما فيه
- الصناعات
- معلومات
- المشاركة
- قضية
- IT
- كبير
- أكبر
- قيادة
- قيادة
- تعلم
- ليد
- مما سيحدث
- محدود
- تحميل
- موقع
- آلة
- آلة التعلم
- الرئيسية
- المحافظة
- القيام ب
- كثير
- هامش
- تخفيف
- الجوال
- الجهاز المحمول
- نموذج
- عارضات ازياء
- الأكثر من ذلك
- يتحرك
- متعدد
- الطبيعة
- حاجة
- التالي
- عدد
- عقبة
- العقبات
- زيت
- طلب
- المنظمات
- تغلب
- خاصة
- الأحزاب
- أداء
- الشخصية
- الصحة الشخصية
- شخصيا
- PII
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- سكان
- قوة
- خصوصية
- العمليات
- معالجة
- تنفيذ المشاريع
- مشروع ناجح
- الملكية
- مقدمي
- بسرعة
- اللائحة
- المنظمين
- مثل
- تطلب
- الموارد
- قوي
- التضحية
- مدخرات
- حساس
- طقم
- باكجات
- عدة
- مشاركة
- شاركت
- مشاركة
- هام
- منذ
- عزباء
- حالات
- الأحجام
- بطيء
- صغير
- مصادر
- تخزين
- هذه
- ملخص
- الدعم
- •
- العالم
- من مشاركة
- إلى
- قطار
- متدرب
- قادة الإيمان
- تحويل
- نقل
- الوحدات
- فتح
- تستخدم
- استخدام
- السيارات
- التي
- بدون
- كلمة
- عمل
- عامل
- العالم
- العائد
- زفيرنت