Học tập liên kết là một học máy kỹ thuật cho phép nhiều bên đào tạo một mô hình mà không cần chia sẻ dữ liệu của họ. Nó đang được sử dụng trong một số ngành công nghiệp, từ bàn phím thiết bị di động đến chăm sóc sức khỏe, xe tự hành đến giàn khoan dầu. Tính năng này đặc biệt hữu ích trong các tình huống khi việc chia sẻ dữ liệu bị hạn chế theo quy định hoặc dữ liệu nhạy cảm hoặc độc quyền, vì tính năng này cho phép các tổ chức cộng tác trong các dự án máy học mà không phải hy sinh quyền riêng tư của dữ liệu. Nó cũng hữu ích trong các trường hợp kích thước dữ liệu quá lớn, khiến việc tập trung dữ liệu trở nên chậm chạp và tốn kém.
Một trong những trở ngại chính trong học máy là nhu cầu về lượng dữ liệu lớn. Đây có thể là một thách thức đối với các tổ chức không có quyền truy cập vào bộ dữ liệu lớn hoặc đối với những tổ chức đang làm việc với dữ liệu nhạy cảm không thể chia sẻ. Học liên kết cho phép các tổ chức này đóng góp vào một mô hình dùng chung mà không phải chia sẻ dữ liệu của họ.
Học liên kết cũng có thể giúp khắc phục vấn đề về tính đồng nhất của dữ liệu. Trong nhiều trường hợp, các mô hình được đào tạo dựa trên dữ liệu từ một tập hợp nhỏ các nguồn không đại diện cho dân số nói chung. Các mô hình được đào tạo trên các bộ dữ liệu hẹp không khái quát hóa tốt và do đó hoạt động kém hiệu quả khi được triển khai rộng rãi hơn. Học liên kết cho phép đào tạo các mô hình trên một tập hợp nguồn dữ liệu lớn hơn và đa dạng hơn mà không yêu cầu tập trung dữ liệu từ tất cả các nguồn dữ liệu này, do đó dẫn đến các mô hình mạnh mẽ hơn với hiệu suất tốt hơn.
Ngoài ra, chi phí tài nguyên điện toán đám mây có thể là một trở ngại trong học máy. Các mô hình máy học đào tạo có thể đòi hỏi tính toán chuyên sâu, đòi hỏi phần cứng đắt tiền như Bộ xử lý đồ họa (GPU). Việc sử dụng các phiên bản đám mây để đào tạo có thể trở nên đắt đỏ rất nhanh. Học liên kết cho phép các tổ chức chia sẻ khối lượng đào tạo mô hình và sử dụng các tài nguyên hoặc máy chủ điện toán ít được sử dụng mà họ đã có trong trung tâm dữ liệu của mình. Điều này có thể giúp tiết kiệm đáng kể chi phí trong các quy trình đào tạo chuyên sâu về máy tính lớn.
Nhiều tổ chức cũng lo ngại về việc tạo các bản sao dư thừa của các tập dữ liệu lớn. Điều này có thể làm tăng chi phí lưu trữ cũng như chi phí cho các nhà cung cấp đám mây để truyền dữ liệu giữa các trung tâm dữ liệu tại chỗ và tài khoản đám mây hoặc giữa các tài khoản đám mây khác nhau. Học liên kết cho phép các tổ chức duy trì một bản sao dữ liệu của họ và không yêu cầu di chuyển dữ liệu đó đến một vị trí hoặc tài khoản đám mây khác để huấn luyện các mô hình với dữ liệu.
Một thách thức khác có thể hạn chế việc sử dụng máy học là quyền riêng tư và ràng buộc quy định. Dữ liệu được sử dụng để đào tạo các mô hình có thể chứa thông tin nhạy cảm như Thông tin nhận dạng cá nhân (PII) hoặc Thông tin sức khỏe cá nhân (PHI). Học liên kết cho phép các tổ chức đào tạo các mô hình mà không phải chia sẻ dữ liệu của họ, điều này có thể giúp giảm thiểu những lo ngại về quyền riêng tư và quy định này.
Học tập liên kết đã được sử dụng trong một số ngành để mở khóa sức mạnh của các bộ dữ liệu lớn hơn và đa dạng hơn mà không cần chia sẻ dữ liệu. Ví dụ: vào năm 2021, một Thuật toán hỗ trợ quyết định COVID đã được đào tạo với dữ liệu từ 20 bệnh viện trên khắp thế giới bằng cách sử dụng học tập liên kết (tiết lộ đầy đủ: dự án này do người đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của chúng tôi dẫn đầu) và vào năm 2022, một thuật toán phát hiện lề ung thư não đã được đào tạo với dữ liệu từ 71 bệnh viện trên khắp thế giới bằng cách sử dụng. Google đã và đang sử dụng phương pháp học liên kết để dự đoán từ tiếp theo được gõ trên bàn phím Google Android từ năm 2018 (tiết lộ đầy đủ: trước khi đồng sáng lập công ty của mình, tôi đã làm việc tại Google và tham gia vào các dự án sử dụng học tập liên kết).
Tóm lại, học liên kết đang giúp khắc phục một số trở ngại trong học máy, bao gồm nhu cầu về lượng dữ liệu lớn, chi phí tài nguyên điện toán, lưu trữ và truyền dữ liệu, thách thức về tính đồng nhất của dữ liệu cũng như các mối lo ngại về quyền riêng tư và quy định. Nó cho phép các tổ chức cộng tác trong các dự án máy học mà không phải hy sinh quyền riêng tư của dữ liệu, dân chủ hóa việc sử dụng máy học và quyền truy cập vào dữ liệu đào tạo đa dạng lớn, mang lại các mô hình mạnh mẽ hơn và hoạt động tốt hơn.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến thức. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://www.dataversity.net/how-federated-learning-is-helping-to-overcome-obstacles-in-machine-learning/
- 2018
- 2021
- 2022
- a
- Giới thiệu
- truy cập
- Tài khoản
- Trợ Lý Giám Đốc
- ngang qua
- Tất cả
- cho phép
- Đã
- số lượng
- và
- Android
- xung quanh
- tự trị
- xe tự trị
- trở nên
- trước
- được
- Hơn
- giữa
- rộng rãi
- Ung thư
- không thể
- mà
- trường hợp
- Trung tâm
- Tập trung
- tập trung
- giám đốc điều hành
- thách thức
- đám mây
- Đồng sáng lập
- hợp tác
- công ty
- Tính
- quan tâm
- Mối quan tâm
- Góp phần
- Phí Tổn
- tiết kiệm chi phí
- Chi phí
- Tạo
- dữ liệu
- các trung tâm dữ liệu
- dữ liệu riêng tư
- bộ dữ liệu
- chia sẻ dữ liệu
- lưu trữ dữ liệu
- bộ dữ liệu
- PHỔ THÔNG DỮ LIỆU
- quyết định
- Dân chủ hóa
- triển khai
- Phát hiện
- thiết bị
- khác nhau
- công bố thông tin
- khác nhau
- Không
- dont
- ví dụ
- đắt tiền
- từ
- Full
- Tổng Quát
- GPU
- phần cứng
- có
- cho sức khoẻ
- Chăm sóc sức khỏe
- thông tin sức khỏe
- giúp đỡ
- hữu ích
- giúp đỡ
- Cao
- bệnh viện
- Độ đáng tin của
- HTTPS
- in
- Bao gồm
- các ngành công nghiệp
- thông tin
- tham gia
- vấn đề
- IT
- lớn
- lớn hơn
- dẫn
- hàng đầu
- học tập
- Led
- LIMIT
- Hạn chế
- tải
- địa điểm thư viện nào
- máy
- học máy
- Chủ yếu
- duy trì
- Làm
- nhiều
- Lợi nhuận
- Giảm nhẹ
- di động
- thiết bị di động
- kiểu mẫu
- mô hình
- chi tiết
- di chuyển
- nhiều
- Thiên nhiên
- Cần
- tiếp theo
- con số
- trở ngại
- trở ngại
- Dầu
- gọi món
- tổ chức
- Vượt qua
- đặc biệt
- các bên tham gia
- hiệu suất
- riêng
- Sức khỏe cá nhân
- Cá nhân
- ngoan đạo
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- dân số
- quyền lực
- riêng tư
- Quy trình
- xử lý
- dự án
- dự án
- độc quyền
- nhà cung cấp
- Mau
- Quy định
- nhà quản lý
- đại diện
- yêu cầu
- Thông tin
- mạnh mẽ
- hy sinh
- Tiết kiệm
- nhạy cảm
- định
- bộ
- một số
- Chia sẻ
- chia sẻ
- chia sẻ
- có ý nghĩa
- kể từ khi
- duy nhất
- tình huống
- kích thước
- chậm
- nhỏ
- nguồn
- là gắn
- như vậy
- TÓM TẮT
- hỗ trợ
- Sản phẩm
- thế giới
- cung cấp their dịch
- đến
- Train
- đào tạo
- Hội thảo
- chuyển
- Chuyển nhượng
- các đơn vị
- mở khóa
- sử dụng
- Bằng cách sử dụng
- Xe cộ
- cái nào
- không có
- Từ
- làm việc
- đang làm việc
- thế giới
- năng suất
- zephyrnet