การเรียนรู้แบบสมาพันธ์คือก เรียนรู้เครื่อง เทคนิคที่ช่วยให้หลายฝ่ายฝึกโมเดลโดยไม่ต้องแชร์ข้อมูล มีการใช้ในหลายอุตสาหกรรม ตั้งแต่แป้นพิมพ์อุปกรณ์พกพา การดูแลสุขภาพ ยานยนต์ไร้คนขับ ไปจนถึงแท่นขุดเจาะน้ำมัน มีประโยชน์อย่างยิ่งในสถานการณ์ที่การแบ่งปันข้อมูลถูกจำกัดโดยกฎระเบียบ หรือเป็นเรื่องละเอียดอ่อนหรือเป็นกรรมสิทธิ์ เนื่องจากช่วยให้องค์กรสามารถทำงานร่วมกันในโครงการแมชชีนเลิร์นนิงโดยไม่สูญเสียความเป็นส่วนตัวของข้อมูล นอกจากนี้ยังมีประโยชน์ในสถานการณ์ที่ขนาดข้อมูลมีขนาดใหญ่มาก ทำให้การรวมศูนย์ข้อมูลทำได้ช้าและมีค่าใช้จ่ายสูง
หนึ่งในอุปสรรคหลักในการเรียนรู้ของเครื่องคือความต้องการข้อมูลจำนวนมาก นี่อาจเป็นเรื่องท้าทายสำหรับองค์กรที่ไม่สามารถเข้าถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ หรือองค์กรที่ทำงานกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนซึ่งไม่สามารถแบ่งปันได้ การเรียนรู้แบบรวมศูนย์ช่วยให้องค์กรเหล่านี้มีส่วนร่วมในโมเดลที่ใช้ร่วมกันโดยไม่ต้องแชร์ข้อมูล
การเรียนรู้แบบสมาพันธ์ยังสามารถช่วยแก้ปัญหาความสม่ำเสมอของข้อมูล ในหลายกรณี แบบจำลองได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลจากแหล่งข้อมูลชุดเล็กๆ ที่ไม่ได้เป็นตัวแทนของประชากรทั่วไป โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมในชุดข้อมูลที่แคบไม่สามารถสรุปได้ดี และมีประสิทธิภาพต่ำกว่าเมื่อปรับใช้ในวงกว้างมากขึ้น การเรียนรู้แบบรวมศูนย์ช่วยให้แบบจำลองการฝึกอบรมในชุดแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลายมากขึ้น โดยไม่ต้องรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลเหล่านี้ทั้งหมดไว้ที่ส่วนกลาง ซึ่งนำไปสู่แบบจำลองที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นพร้อมประสิทธิภาพที่ดีขึ้น
นอกจากนี้ ค่าใช้จ่ายของทรัพยากรการประมวลผลบนคลาวด์อาจเป็นอุปสรรคในการเรียนรู้ของเครื่อง การฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงอาจต้องใช้การคำนวณอย่างเข้มข้น โดยต้องใช้ฮาร์ดแวร์ราคาแพง เช่น หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) การใช้อินสแตนซ์ระบบคลาวด์สำหรับการฝึกอบรมอาจมีราคาแพงอย่างรวดเร็ว การเรียนรู้แบบรวมศูนย์ช่วยให้องค์กรสามารถแบ่งปันภาระของการฝึกอบรมแบบจำลองและใช้ทรัพยากรการประมวลผลหรือเซิร์ฟเวอร์ที่ไม่ได้ใช้งานซึ่งมีอยู่แล้วในศูนย์ข้อมูลของตน สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การประหยัดต้นทุนอย่างมากในกระบวนการฝึกอบรมที่เน้นการคำนวณจำนวนมาก
หลายองค์กรยังมีความกังวลเกี่ยวกับการสร้างสำเนาชุดข้อมูลขนาดใหญ่ซ้ำซ้อน ซึ่งอาจทำให้ต้นทุนการจัดเก็บข้อมูลสูงขึ้น รวมถึงค่าใช้จ่ายสำหรับผู้ให้บริการระบบคลาวด์สำหรับการถ่ายโอนข้อมูลระหว่างศูนย์ข้อมูลภายในองค์กรและบัญชีระบบคลาวด์ หรือระหว่างบัญชีระบบคลาวด์ต่างๆ การเรียนรู้แบบรวมศูนย์ช่วยให้องค์กรสามารถรักษาสำเนาข้อมูลของตนไว้เพียงชุดเดียว และไม่จำเป็นต้องย้ายไปยังตำแหน่งอื่นหรือบัญชีระบบคลาวด์เพื่อฝึกโมเดลด้วยข้อมูล
ความท้าทายอีกอย่างหนึ่งที่สามารถจำกัดการใช้แมชชีนเลิร์นนิงคือความเป็นส่วนตัวและ ข้อ จำกัด ด้านกฎระเบียบ. ข้อมูลที่ใช้ในการฝึกโมเดลอาจมีข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ข้อมูลระบุตัวบุคคล (PII) หรือข้อมูลสุขภาพส่วนบุคคล (PHI) การเรียนรู้แบบรวมศูนย์ช่วยให้องค์กรสามารถฝึกอบรมโมเดลโดยไม่ต้องแชร์ข้อมูล ซึ่งช่วยลดความกังวลด้านความเป็นส่วนตัวและกฎระเบียบเหล่านี้ได้
มีการใช้การเรียนรู้แบบรวมศูนย์ในหลายอุตสาหกรรมเพื่อปลดล็อกพลังของชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นและหลากหลายมากขึ้นโดยไม่ต้องแชร์ข้อมูล ตัวอย่างเช่น ในปี 2021 ก อัลกอริทึมสนับสนุนการตัดสินใจของ COVID ได้รับการฝึกอบรมโดยใช้ข้อมูลจากโรงพยาบาล 20 แห่งทั่วโลกโดยใช้การเรียนรู้แบบสมาพันธ์ (การเปิดเผยข้อมูลทั้งหมด: โครงการนี้นำโดยผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของเรา) และในปี 2022 อัลกอริธึมการตรวจจับระยะขอบของมะเร็งสมอง ได้รับการอบรมโดยใช้ข้อมูลจาก 71 โรงพยาบาลทั่วโลก Google ได้ใช้การเรียนรู้แบบสมาพันธ์เพื่อ ทำนายคำถัดไปที่พิมพ์ บนแป้นพิมพ์ Google Android ตั้งแต่ปี 2018 (การเปิดเผยข้อมูลทั้งหมด: ก่อนก่อตั้งบริษัทของฉัน ฉันเคยทำงานที่ Google และมีส่วนร่วมในโครงการต่างๆ ที่ใช้การเรียนรู้แบบสมาพันธ์)
โดยสรุปแล้ว การเรียนรู้แบบสมาพันธ์กำลังช่วยเอาชนะอุปสรรคต่างๆ ในการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงความต้องการข้อมูลจำนวนมาก ต้นทุนของทรัพยากรในการคำนวณและการจัดเก็บและถ่ายโอนข้อมูล ความท้าทายของความเป็นเนื้อเดียวกันของข้อมูล และข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวและกฎระเบียบ ช่วยให้องค์กรต่างๆ ทำงานร่วมกันในโครงการแมชชีนเลิร์นนิงโดยไม่ต้องสูญเสียความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ทำให้การใช้แมชชีนเลิร์นนิงเป็นประชาธิปไตยและเข้าถึงข้อมูลการฝึกอบรมขนาดใหญ่ที่หลากหลาย ทำให้ได้โมเดลที่แข็งแกร่งและมีประสิทธิภาพดีขึ้น
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- เพลโตบล็อคเชน Web3 Metaverse ข่าวกรอง ขยายความรู้. เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://www.dataversity.net/how-federated-learning-is-helping-to-overcome-obstacles-in-machine-learning/
- 2018
- 2021
- 2022
- a
- เกี่ยวกับเรา
- เข้า
- ลงชื่อเข้าใช้
- บัญชี
- ข้าม
- ทั้งหมด
- ช่วยให้
- แล้ว
- จำนวน
- และ
- หุ่นยนต์
- รอบ
- อิสระ
- ยานพาหนะอิสระ
- กลายเป็น
- ก่อน
- กำลัง
- ดีกว่า
- ระหว่าง
- แต้
- โรคมะเร็ง
- ไม่ได้
- ซึ่ง
- กรณี
- ศูนย์
- การรวบอำนาจ
- ส่วนกลาง
- ผู้บริหารสูงสุด
- ท้าทาย
- เมฆ
- ผู้ร่วมก่อตั้ง
- ร่วมมือ
- บริษัท
- คำนวณ
- เกี่ยวข้อง
- ความกังวลเกี่ยวกับ
- สนับสนุน
- ราคา
- ประหยัดค่าใช้จ่าย
- ค่าใช้จ่าย
- การสร้าง
- ข้อมูล
- ศูนย์ข้อมูล
- ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- การแชร์ข้อมูล
- การจัดเก็บข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- ข้อมูล
- การตัดสินใจ
- democratizing
- นำไปใช้
- การตรวจพบ
- เครื่อง
- ต่าง
- การเปิดเผย
- หลาย
- ไม่
- Dont
- ตัวอย่าง
- แพง
- ราคาเริ่มต้นที่
- เต็ม
- General
- GPUs
- ฮาร์ดแวร์
- มี
- สุขภาพ
- การดูแลสุขภาพ
- ข้อมูลสุขภาพ
- ช่วย
- เป็นประโยชน์
- การช่วยเหลือ
- จุดสูง
- โรงพยาบาล
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- HTTPS
- in
- รวมทั้ง
- อุตสาหกรรม
- ข้อมูล
- ร่วมมือ
- ปัญหา
- IT
- ใหญ่
- ที่มีขนาดใหญ่
- นำ
- ชั้นนำ
- การเรียนรู้
- นำ
- LIMIT
- ถูก จำกัด
- โหลด
- ที่ตั้ง
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- หลัก
- เก็บรักษา
- การทำ
- หลาย
- ขอบ
- บรรเทา
- โทรศัพท์มือถือ
- โทรศัพท์มือถือ
- แบบ
- โมเดล
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- การย้าย
- หลาย
- ธรรมชาติ
- จำเป็นต้อง
- ถัดไป
- จำนวน
- อุปสรรค
- อุปสรรค
- น้ำมัน
- ใบสั่ง
- องค์กร
- เอาชนะ
- โดยเฉพาะ
- คู่กรณี
- การปฏิบัติ
- ส่วนบุคคล
- สุขภาพส่วนบุคคล
- ส่วนตัว
- PII
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- ประชากร
- อำนาจ
- ความเป็นส่วนตัว
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- โครงการ
- โครงการ
- เป็นเจ้าของ
- ผู้ให้บริการ
- อย่างรวดเร็ว
- การควบคุม
- หน่วยงานกำกับดูแล
- แสดง
- ต้องการ
- แหล่งข้อมูล
- แข็งแรง
- เสียสละ
- เงินออม
- มีความละเอียดอ่อน
- ชุด
- ชุดอุปกรณ์
- หลาย
- Share
- ที่ใช้ร่วมกัน
- ใช้งานร่วมกัน
- สำคัญ
- ตั้งแต่
- เดียว
- สถานการณ์
- ขนาด
- ช้า
- เล็ก
- แหล่งที่มา
- การเก็บรักษา
- อย่างเช่น
- สรุป
- สนับสนุน
- พื้นที่
- โลก
- ของพวกเขา
- ไปยัง
- รถไฟ
- ผ่านการฝึกอบรม
- การฝึกอบรม
- โอน
- การถ่ายโอน
- หน่วย
- ปลดล็อก
- ใช้
- การใช้ประโยชน์
- ยานพาหนะ
- ที่
- ไม่มี
- คำ
- ทำงาน
- การทำงาน
- โลก
- ยอมให้
- ลมทะเล