Federe öğrenme bir makine öğrenme birden çok tarafın verilerini paylaşmadan bir modeli eğitmesine olanak tanıyan teknik. Mobil cihaz klavyelerinden sağlık hizmetlerine, otonom araçlara ve petrol kulelerine kadar çeşitli sektörlerde kullanılmaktadır. Kuruluşların veri gizliliğinden ödün vermeden makine öğrenimi projelerinde işbirliği yapmasına olanak tanıdığından, veri paylaşımının yönetmelikle sınırlandırıldığı veya hassas ya da tescilli olduğu durumlarda özellikle yararlıdır. Ayrıca, veri boyutlarının engelleyici derecede büyük olduğu, veri merkezileştirmeyi yavaş ve maliyetli hale getirdiği durumlarda da yararlıdır.
Makine öğrenimindeki ana engellerden biri, büyük miktarda veriye ihtiyaç duyulmasıdır. Bu, büyük veri kümelerine erişimi olmayan kuruluşlar veya paylaşılamayan hassas verilerle çalışanlar için zor olabilir. Birleşik öğrenme, bu kuruluşların verilerini paylaşmak zorunda kalmadan paylaşılan bir modele katkıda bulunmalarına olanak tanır.
Birleşik öğrenme, veri homojenliği sorununun üstesinden gelmeye de yardımcı olabilir. Çoğu durumda modeller, genel popülasyonu temsil etmeyen küçük bir kaynak kümesinden alınan veriler üzerinde eğitilir. Dar veri kümelerinde eğitilen modeller iyi genelleme yapmaz ve bu nedenle daha geniş bir şekilde dağıtıldığında düşük performans gösterir. Birleştirilmiş öğrenme, tüm bu veri kaynaklarından gelen verilerin merkezileştirilmesini gerektirmeden daha büyük ve daha çeşitli veri kaynakları üzerinde eğitim modellerine olanak tanır ve böylece daha iyi performansa sahip daha sağlam modellere yol açar.
Ek olarak, bulut bilgi işlem kaynaklarının maliyeti, makine öğreniminde bir engel olabilir. Eğitim makine öğrenimi modelleri, Grafik İşleme Birimleri (GPU'lar) gibi pahalı donanımlar gerektirerek, hesaplama açısından yoğun olabilir. Eğitim için bulut örneklerini kullanmak çok hızlı bir şekilde pahalı hale gelebilir. Birleştirilmiş öğrenme, kuruluşların model eğitimi yükünü paylaşmalarına ve veri merkezlerinde zaten sahip oldukları yeterince kullanılmayan bilgi işlem kaynaklarını veya sunucuları kullanmalarına olanak tanır. Bu, büyük bilgi işlem yoğun eğitim süreçlerinde önemli bir maliyet tasarrufuna yol açabilir.
Birçok kuruluş, büyük veri kümelerinin yedek kopyalarını oluşturmakla da ilgilenir. Bu, yüksek depolama maliyetlerinin yanı sıra bulut sağlayıcılarının şirket içi veri merkezleri ile bulut hesapları veya farklı bulut hesapları arasında veri aktarma maliyetlerini artırabilir. Birleştirilmiş öğrenme, kuruluşların verilerinin tek bir kopyasını tutmasına olanak tanır ve verilerle modelleri eğitmek için bu kopyayı farklı bir konuma veya bulut hesabına taşımayı gerektirmez.
Makine öğreniminin kullanımını sınırlayabilen bir başka zorluk da gizlilik ve düzenleyici kısıtlamalar. Modelleri eğitmek için kullanılan veriler, Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgiler (PII) veya Kişisel Sağlık Bilgileri (PHI) gibi hassas bilgiler içerebilir. Birleştirilmiş öğrenme, kuruluşların verilerini paylaşmak zorunda kalmadan modelleri eğitmelerine olanak tanır ve bu da bu gizlilik ve düzenleyici kaygıları azaltmaya yardımcı olabilir.
Birleşik öğrenme, veri paylaşımı olmadan daha büyük ve daha çeşitli veri kümelerinin gücünü ortaya çıkarmak için birçok sektörde halihazırda kullanılıyor. Örneğin, 2021'de bir COVID karar destek algoritması birleşik öğrenme kullanılarak dünyanın dört bir yanındaki 20 hastaneden alınan verilerle eğitildi (tam açıklama: bu proje kurucu ortağımız ve CEO'muz tarafından yönetildi) ve 2022'de bir beyin kanseri marjı algılama algoritması kullanılarak dünya çapında 71 hastaneden alınan verilerle eğitildi. Google, birleştirilmiş öğrenmeyi şu amaçlarla kullanıyor: yazılan bir sonraki kelimeyi tahmin et 2018'den beri Google Android klavyelerinde (tam açıklama: şirketimi kurmadan önce Google'da çalıştım ve birleşik öğrenimi kullanan projelerde yer aldım).
Özetle, birleştirilmiş öğrenme, büyük miktarda veriye duyulan ihtiyaç, bilgi işlem kaynaklarının ve veri depolama ve aktarma maliyeti, veri homojenliğinin zorluğu ve mahremiyet ve düzenleyici kaygılar dahil olmak üzere makine öğrenimindeki bir dizi engelin aşılmasına yardımcı oluyor. Kuruluşların veri gizliliğinden ödün vermeden makine öğrenimi projelerinde işbirliği yapmasına olanak tanır, makine öğrenimi kullanımını ve çok çeşitli eğitim verilerine erişimi demokratikleştirir, daha sağlam ve daha iyi performans gösteren modeller sağlar.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://www.dataversity.net/how-federated-learning-is-helping-to-overcome-obstacles-in-machine-learning/
- 2018
- 2021
- 2022
- a
- Hakkımızda
- erişim
- Hesap
- Hesaplar
- karşısında
- Türkiye
- veriyor
- zaten
- tutarları
- ve
- android
- etrafında
- özerk
- özerk araçlar
- müşterimiz
- önce
- olmak
- Daha iyi
- arasında
- geniş
- Kanser
- yapamam
- hangi
- durumlarda
- Merkezleri
- merkezileştirme
- merkezi
- ceo
- meydan okuma
- bulut
- Kurucu
- işbirliği yapmak
- şirket
- hesaplamak
- ilgili
- Endişeler
- katkıda bulunmak
- Ücret
- tasarruf
- maliyetler
- Oluşturma
- veri
- veri merkezleri
- veri gizliliği
- veri kümeleri
- bilgi paylaşımı
- veri saklama
- veri kümeleri
- VERİLER
- karar
- Demokratikleştirilmesi
- konuşlandırılmış
- Bulma
- cihaz
- farklı
- ifşa
- çeşitli
- Değil
- Dont
- örnek
- pahalı
- itibaren
- tam
- genel
- GPU'lar
- donanım
- sahip olan
- Sağlık
- Sağlık Hizmetleri
- sağlık Bilgisi
- yardım et
- faydalı
- yardım
- Yüksek
- Hastanelerinden olan İstanbul Cerrahi Hastanesi'nde
- Ne kadar
- HTTPS
- in
- Dahil olmak üzere
- Endüstri
- bilgi
- ilgili
- konu
- IT
- büyük
- büyük
- öncülük etmek
- önemli
- öğrenme
- Led
- LİMİT
- Sınırlı
- yük
- yer
- makine
- makine öğrenme
- Ana
- korumak
- Yapımı
- çok
- Kenar
- Azaltmak
- Telefon
- mobil cihaz
- model
- modelleri
- Daha
- hareketli
- çoklu
- Tabiat
- gerek
- sonraki
- numara
- engel
- engeller
- Sıvı yağ
- sipariş
- organizasyonlar
- Üstesinden gelmek
- özellikle
- partiler
- performans
- kişisel
- Kişisel sağlık
- Şahsen
- pii
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- nüfus
- güç kelimesini seçerim
- gizlilik
- Süreçler
- işleme
- proje
- Projeler
- özel
- sağlayıcılar
- hızla
- Değişiklik Yapıldı
- düzenleyici
- temsil etmek
- gerektirir
- Kaynaklar
- gürbüz
- feda
- Tasarruf
- hassas
- set
- Setleri
- birkaç
- paylaş
- Paylaşılan
- paylaşımı
- önemli
- beri
- tek
- durumlar
- boyutları
- yavaş
- küçük
- kaynaklar
- hafızası
- böyle
- ÖZET
- destek
- The
- Dünya
- ve bazı Asya
- için
- Tren
- eğitilmiş
- Eğitim
- transfer
- aktarma
- birimleri
- kilidini açmak
- kullanım
- Kullanılması
- Araçlar
- hangi
- olmadan
- Word
- işlenmiş
- çalışma
- Dünya
- verimli
- zefirnet