Η ομοσπονδιακή μάθηση είναι α μάθηση μηχανής τεχνική που επιτρέπει σε πολλά μέρη να εκπαιδεύσουν ένα μοντέλο χωρίς να μοιράζονται τα δεδομένα τους. Χρησιμοποιείται σε πολλές βιομηχανίες, από πληκτρολόγια κινητών συσκευών μέχρι υγειονομική περίθαλψη έως αυτόνομα οχήματα έως εξέδρες άντλησης πετρελαίου. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμο σε περιπτώσεις όπου η κοινή χρήση δεδομένων περιορίζεται από κανονισμούς ή είναι ευαίσθητη ή αποκλειστική, καθώς επιτρέπει στους οργανισμούς να συνεργάζονται σε έργα μηχανικής εκμάθησης χωρίς να θυσιάζεται το απόρρητο των δεδομένων. Είναι επίσης χρήσιμο σε περιπτώσεις όπου τα μεγέθη δεδομένων είναι απαγορευτικά μεγάλα, καθιστώντας τη συγκέντρωση δεδομένων αργή και δαπανηρή.
Ένα από τα κύρια εμπόδια στη μηχανική μάθηση είναι η ανάγκη για μεγάλες ποσότητες δεδομένων. Αυτό μπορεί να είναι μια πρόκληση για οργανισμούς που δεν έχουν πρόσβαση σε μεγάλα σύνολα δεδομένων ή για εκείνους που εργάζονται με ευαίσθητα δεδομένα που δεν μπορούν να κοινοποιηθούν. Η ομοσπονδιακή μάθηση επιτρέπει σε αυτούς τους οργανισμούς να συνεισφέρουν σε ένα κοινό μοντέλο χωρίς να χρειάζεται να μοιράζονται τα δεδομένα τους.
Η ομοσπονδιακή μάθηση μπορεί επίσης να βοηθήσει να ξεπεραστεί το ζήτημα της ομοιογένειας των δεδομένων. Σε πολλές περιπτώσεις, τα μοντέλα εκπαιδεύονται σε δεδομένα από ένα μικρό σύνολο πηγών που δεν αντιπροσωπεύουν τον γενικό πληθυσμό. Τα μοντέλα που εκπαιδεύονται σε στενά σύνολα δεδομένων δεν γενικεύονται καλά και επομένως έχουν χαμηλή απόδοση όταν αναπτύσσονται ευρύτερα. Η ομοσπονδιακή μάθηση επιτρέπει τα μοντέλα εκπαίδευσης σε ένα μεγαλύτερο και πιο ποικίλο σύνολο πηγών δεδομένων χωρίς να απαιτείται η συγκέντρωση των δεδομένων από όλες αυτές τις πηγές δεδομένων, οδηγώντας έτσι σε πιο ισχυρά μοντέλα με καλύτερη απόδοση.
Επιπλέον, το κόστος των πόρων υπολογιστικού νέφους μπορεί να αποτελέσει εμπόδιο στη μηχανική εκμάθηση. Η εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης μπορεί να είναι υπολογιστικά εντατική, απαιτώντας ακριβό υλικό όπως Μονάδες Επεξεργασίας Γραφικών (GPU). Η χρήση περιπτώσεων cloud για εκπαίδευση μπορεί να γίνει πολύ γρήγορα ακριβή. Η ομοσπονδιακή μάθηση επιτρέπει στους οργανισμούς να μοιράζονται το φορτίο της εκπαίδευσης μοντέλων και να χρησιμοποιούν υποχρησιμοποιημένους υπολογιστικούς πόρους ή διακομιστές που έχουν ήδη στα κέντρα δεδομένων τους. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε σημαντική εξοικονόμηση κόστους σε μεγάλες υπολογιστικές διαδικασίες εκπαίδευσης.
Πολλοί οργανισμοί ανησυχούν επίσης για τη δημιουργία περιττών αντιγράφων μεγάλων συνόλων δεδομένων. Αυτό μπορεί να προκαλέσει υψηλό κόστος αποθήκευσης, καθώς και κόστος για τους παρόχους cloud για τη μεταφορά των δεδομένων μεταξύ κέντρων δεδομένων on-prem και λογαριασμών cloud ή μεταξύ διαφορετικών λογαριασμών cloud. Η ομοσπονδιακή μάθηση επιτρέπει στους οργανισμούς να διατηρούν ένα μόνο αντίγραφο των δεδομένων τους και δεν απαιτεί τη μετακίνησή τους σε διαφορετική τοποθεσία ή λογαριασμό cloud προκειμένου να εκπαιδεύσουν μοντέλα με τα δεδομένα.
Μια άλλη πρόκληση που μπορεί να περιορίσει τη χρήση της μηχανικής μάθησης είναι το απόρρητο και ρυθμιστικούς περιορισμούς. Τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση μοντέλων ενδέχεται να περιέχουν ευαίσθητες πληροφορίες, όπως Προσωπικές Πληροφορίες Αναγνώρισης (PII) ή Προσωπικές Πληροφορίες Υγείας (PHI). Η ομοσπονδιακή μάθηση επιτρέπει στους οργανισμούς να εκπαιδεύουν μοντέλα χωρίς να χρειάζεται να μοιράζονται τα δεδομένα τους, κάτι που μπορεί να βοηθήσει στον μετριασμό αυτών των ανησυχιών σχετικά με το απόρρητο και τους ρυθμιστικούς κανόνες.
Η ομοσπονδιακή μάθηση χρησιμοποιείται ήδη σε διάφορους κλάδους, προκειμένου να ξεκλειδωθεί η ισχύς μεγαλύτερων και πιο διαφορετικών συνόλων δεδομένων χωρίς κοινή χρήση δεδομένων. Για παράδειγμα, το 2021 α Αλγόριθμος υποστήριξης αποφάσεων COVID εκπαιδεύτηκε με δεδομένα από 20 νοσοκομεία σε όλο τον κόσμο χρησιμοποιώντας ομοσπονδιακή μάθηση (πλήρης αποκάλυψη: αυτό το έργο ηγήθηκε από τον συνιδρυτή και Διευθύνοντα Σύμβουλό μας) και το 2022 αλγόριθμος ανίχνευσης περιθωρίου καρκίνου του εγκεφάλου εκπαιδεύτηκε με δεδομένα από 71 νοσοκομεία σε όλο τον κόσμο χρησιμοποιώντας. Η Google χρησιμοποιεί ομοσπονδιακή εκμάθηση για να προβλέψτε την επόμενη λέξη που πληκτρολογήσατε στα πληκτρολόγια Google Android από το 2018 (πλήρης αποκάλυψη: πριν από τη συνίδρυση της εταιρείας μου, εργαζόμουν στην Google και συμμετείχα σε έργα που χρησιμοποιούν ομοσπονδιακή μάθηση).
Συνοψίζοντας, η ομοσπονδιακή μάθηση βοηθά να ξεπεραστούν ορισμένα εμπόδια στη μηχανική μάθηση, όπως η ανάγκη για μεγάλες ποσότητες δεδομένων, το κόστος υπολογιστικών πόρων και αποθήκευσης και μεταφοράς δεδομένων, η πρόκληση της ομοιογένειας δεδομένων και τα ζητήματα ιδιωτικότητας και κανονιστικών ρυθμίσεων. Επιτρέπει στους οργανισμούς να συνεργάζονται σε έργα μηχανικής μάθησης χωρίς να θυσιάζεται το απόρρητο των δεδομένων, εκδημοκρατίζοντας τη χρήση της μηχανικής μάθησης και την πρόσβαση σε μεγάλα ποικίλα δεδομένα εκπαίδευσης, αποδίδοντας πιο ισχυρά και καλύτερα μοντέλα.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://www.dataversity.net/how-federated-learning-is-helping-to-overcome-obstacles-in-machine-learning/
- 2018
- 2021
- 2022
- a
- Σχετικά
- πρόσβαση
- Λογαριασμός
- Λογαριασμοί
- απέναντι
- Όλα
- επιτρέπει
- ήδη
- Ποσά
- και
- android
- γύρω
- αυτονόμος
- αυτόνομα οχήματα
- γίνονται
- πριν
- είναι
- Καλύτερα
- μεταξύ
- γενικά
- ΚΑΡΚΙΝΟΣ
- δεν μπορώ
- ο οποίος
- περιπτώσεις
- Κέντρα
- Συγκέντρωση
- κεντρική
- Διευθύνων Σύμβουλος
- πρόκληση
- Backup
- Συνιδρυτής
- συνεργάζομαι
- εταίρα
- Υπολογίστε
- ενδιαφερόμενος
- Πιθανά ερωτήματα
- συμβάλλει
- Κόστος
- εξοικονόμηση κόστους
- Δικαστικά έξοδα
- δημιουργία
- ημερομηνία
- κέντρα δεδομένων
- Προστασία προσωπικών δεδομένων
- σύνολα δεδομένων
- κοινή χρήση δεδομένων
- αποθήκευση δεδομένων
- σύνολα δεδομένων
- ΔΕΔΟΜΕΝΟΤΗΤΑ
- απόφαση
- Δημοκρατικός
- αναπτυχθεί
- Ανίχνευση
- συσκευή
- διαφορετικές
- αποκάλυψη
- διάφορα
- Όχι
- Μην
- παράδειγμα
- ακριβά
- από
- πλήρη
- General
- GPU
- υλικού
- που έχει
- Υγεία
- Φροντίδα Υγείας
- πληροφορίες για την υγεία
- βοήθεια
- χρήσιμο
- βοήθεια
- Ψηλά
- νοσοκομεία
- Πως
- HTTPS
- in
- Συμπεριλαμβανομένου
- βιομηχανίες
- πληροφορίες
- συμμετέχουν
- ζήτημα
- IT
- large
- μεγαλύτερος
- οδηγήσει
- που οδηγεί
- μάθηση
- Led
- LIMIT
- Περιωρισμένος
- φορτίο
- τοποθεσία
- μηχανή
- μάθηση μηχανής
- Κυρίως
- διατηρήσουν
- Κατασκευή
- πολοί
- Περιθώριο
- Μετριάζω
- Κινητό
- κινητή συσκευή
- μοντέλο
- μοντέλα
- περισσότερο
- κίνηση
- πολλαπλούς
- Φύση
- Ανάγκη
- επόμενη
- αριθμός
- εμπόδιο
- εμπόδια
- Πετρέλαιο
- τάξη
- οργανώσεις
- Ξεπεράστε
- ιδιαίτερα
- μέρη
- επίδοση
- προσωπικός
- Προσωπική υγεία
- Προσωπικά
- pii
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- πληθυσμός
- δύναμη
- μυστικότητα
- Διεργασίες
- μεταποίηση
- σχέδιο
- έργα
- ιδιόκτητο
- Παρόχους υπηρεσιών
- γρήγορα
- Ρυθμιστικές Αρχές
- ρυθμιστές
- εκπροσωπώ
- απαιτούν
- Υποστηρικτικό υλικό
- εύρωστος
- θυσιάζοντας
- Οικονομίες
- ευαίσθητος
- σειρά
- Σέτς
- διάφοροι
- Κοινοποίηση
- Shared
- μοιράζονται
- σημαντικός
- αφού
- ενιαίας
- καταστάσεων
- μεγέθη
- επιβραδύνουν
- small
- Πηγές
- χώρος στο δίσκο
- τέτοιος
- ΠΕΡΙΛΗΨΗ
- υποστήριξη
- Η
- ο κόσμος
- τους
- προς την
- Τρένο
- εκπαιδευμένο
- Εκπαίδευση
- μεταφορά
- Μεταφορά
- μονάδες
- ξεκλειδώσετε
- χρήση
- αξιοποιώντας
- Οχήματα
- Ποιό
- χωρίς
- λέξη
- εργάστηκαν
- εργαζόμενος
- κόσμος
- αποδίδοντας
- zephyrnet