Τι είναι η Ομοσπονδιακή Μάθηση;

Τι είναι η Ομοσπονδιακή Μάθηση;

Η παραδοσιακή μέθοδος εκπαίδευσης μοντέλων AI περιλαμβάνει τη ρύθμιση των διακομιστών όπου εκπαιδεύονται τα μοντέλα σε δεδομένα, συχνά μέσω της χρήσης μιας πλατφόρμας υπολογιστικών νεφών. Ωστόσο, τα τελευταία χρόνια έχει αναδυθεί μια εναλλακτική μορφή δημιουργίας μοντέλων, που ονομάζεται ομοσπονδιακή μάθηση. Η ομοσπονδιακή μάθηση φέρνει τα μοντέλα μηχανικής μάθησης στην πηγή δεδομένων, αντί να φέρνει τα δεδομένα στο μοντέλο. Η ομοσπονδιακή μάθηση συνδέει πολλαπλά υπολογιστικά συσκευές σε ένα αποκεντρωμένο σύστημα που επιτρέπει στις個ικές συσκευές που συλλέγουν δεδομένα να βοηθήσουν στην εκπαίδευση του μοντέλου.

Σε ένα σύστημα ομοσπονδιακής μάθησης, οι διάφορες συσκευές που αποτελούν μέρος του δικτύου μάθησης έχουν από ένα αντίγραφο του μοντέλου στη συσκευή. Οι διάφορες συσκευές/πελάτες εκπαιδεύουν το δικό τους αντίγραφο του μοντέλου χρησιμοποιώντας τα τοπικά δεδομένα του πελάτη, και στη συνέχεια οι παράμετροι/βαρύτητες από τα μεμονωμένα μοντέλα αποστέλλονται σε μια κεντρική συσκευή, ή διακομιστή, που συνδυάζει τις παραμέτρους και ενημερώνει το παγκόσμιο μοντέλο. Αυτή η διαδικασία εκπαίδευσης μπορεί να επαναληφθεί μέχρι να επιτευχθεί το επιθυμητό επίπεδο ακρίβειας. Σε σύντομη, η ιδέα πίσω από την ομοσπονδιακή μάθηση είναι ότι κανένα από τα δεδομένα εκπαίδευσης δεν μεταφέρεται ποτέ μεταξύ συσκευών ή μεταξύ μερών, μόνο οι ενημερώσεις που σχετίζονται με το μοντέλο.

Η ομοσπονδιακή μάθηση μπορεί να διασπαστεί σε τρία διαφορετικά βήματα ή φάσεις. Η ομοσπονδιακή μάθηση συνήθως ξεκινά με ένα γενικό μοντέλο που ενεργεί ως βάση και εκπαιδεύεται σε einen κεντρικό διακομιστή. Στο πρώτο βήμα, αυτό το γενικό μοντέλο αποστέλλεται στους πελάτες της εφαρμογής. Những αντίγραφα εκπαιδεύονται στη συνέχεια σε δεδομένα που παράγονται από το σύστημα του πελάτη, μαθαίνοντας και βελτιώνοντας την απόδοσή τους.

Στο δεύτερο βήμα, οι πελάτες αποστέλλουν όλες τις παραμέτρους του μοντέλου που έχουν μάθει στον κεντρικό διακομιστή. Αυτό συμβαίνει περιοδικά, σε προκαθορισμένο χρονοδιάγραμμα.

Στο τρίτο βήμα, ο διακομιστής συνδυάζει τις παραμέτρους που έχουν μάθει όταν τις λαμβάνει. Μετά τη συνδυασμένη παράμετρο, το κεντρικό μοντέλο ενημερώνεται και μοιράζεται ξανά με τους πελάτες. Η ολόκληρη διαδικασία επαναλαμβάνεται.

Το πλεονέκτημα του να έχεις ένα αντίγραφο του μοντέλου στις διάφορες συσκευές είναι ότι οι καθυστερήσεις δικτύου μειώνονται ή εξαλείφονται. Οι κόστος που σχετίζονται με τη共享 δεδομένων με τον διακομιστή εξαλείφονται επίσης. Άλλα πλεονεκτήματα των μεθόδων ομοσπονδιακής μάθησης περιλαμβάνουν το γεγονός ότι τα μοντέλα ομοσπονδιακής μάθησης είναι προστατευμένα από την ιδιωτικότητα, και οι απαντήσεις του μοντέλου προσωπικοποιούνται για τον χρήστη της συσκευής.

Παραδείγματα μοντέλων ομοσπονδιακής μάθησης περιλαμβάνουν μηχανές συστάσεων, μοντέλα ανίχνευσης απάτης και ιατρικά μοντέλα. Οι μηχανές συστάσεων, του τύπου που χρησιμοποιούνται από το Netflix (NFLX ) ή το Amazon (AMZN ), θα μπορούσαν να εκπαιδευτούν σε δεδομένα που συλλέγονται από χιλιάδες χρήστες. Οι συσκευές-πελάτες θα εκπαιδεύουν τα δικά τους ξεχωριστά μοντέλα και το κεντρικό μοντέλο θα μάθει να κάνει καλύτερες προβλέψεις, ακόμη και αν τα μεμονωμένα δεδομένα σημεία θα ήταν μοναδικά για τους διαφορετικούς χρήστες. Παρόμοια, τα μοντέλα ανίχνευσης απάτης που χρησιμοποιούνται από τις τράπεζες θα μπορούσαν να εκπαιδευτούν σε μοτίβα δραστηριότητας από πολλές διαφορετικές συσκευές, και ένας αριθμός διαφορετικών τραπεζών θα μπορούσε να συνεργαστεί για να εκπαιδεύσει ένα κοινό μοντέλο. Όσον αφορά ένα ιατρικό μοντέλο ομοσπονδιακής μάθησης, πολλά νοσοκομεία θα μπορούσαν να συνεργαστούν για να εκπαιδεύσουν ένα κοινό μοντέλο που θα μπορούσε να αναγνωρίσει πιθανές όγκους μέσω ιατρικών σκαναρίων.

Τύποι Ομοσπονδιακής Μάθησης

Τα σχήματα ομοσπονδιακής μάθησης συνήθως分 into δύο διαφορετικές κατηγορίες: συστήματα πολλαπλών μερών και συστήματα ενός μέρους. Τα συστήματα ομοσπονδιακής μάθησης ενός μέρους ονομάζονται “ένα μέρος” επειδή μόνο ένα ενιαίο όργανο είναι υπεύθυνο για την εποπτεία της σύλληψης και της ροής των δεδομένων σε όλες τις συσκευές-πελάτες στο δίκτυο μάθησης. Τα μοντέλα που υπάρχουν στις συσκευές-πελάτες εκπαιδεύονται σε δεδομένα με την ίδια δομή, αν και τα σημεία δεδομένων είναι τυπικά μοναδικά για τους διαφορετικούς χρήστες και συσκευές.

Σε αντίθεση με τα συστήματα ενός μέρους, τα συστήματα πολλαπλών μερών διαχειρίζονται από δύο ή περισσότερα όργανα. Αυτά τα όργανα συνεργάζονται για να εκπαιδεύσουν ένα κοινό μοντέλο χρησιμοποιώντας τις διάφορες συσκευές και συνόλους δεδομένων που έχουν πρόσβαση. Οι παράμετροι και οι δομές δεδομένων είναι τυπικά παρόμοιες στις συσκευές που ανήκουν στα διάφορα όργανα, αλλά δεν πρέπει να είναι ακριβώς οι ίδιες. Αντίθετα, γίνεται προεπεξεργασία για να τυποποιηθούν οι εισαγωγές του μοντέλου. Ένα ουδέτερο όργανο θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί για να συνδυάσει τα βάρη που καθορίζονται από τις συσκευές που ανήκουν στα διάφορα όργανα.

Πλαίσια για Ομοσπονδιακή Μάθηση

Πопуляр πλαίσια που χρησιμοποιούνται για ομοσπονδιακή μάθηση περιλαμβάνουν Tensorflow Federated, Federated AI Technology Enabler (FATE), και PySyft. PySyft είναι μια ανοικτή πηγή βιβλιοθήκη ομοσπονδιακής μάθησης που βασίζεται στη βιβλιοθήκη sâuκής μάθησης PyTorch. PySyft προορίζεται να διασφαλίσει ιδιωτική, ασφαλή βαθιά μάθηση σε διακομιστές και πράκτορες χρησιμοποιώντας κρυπτογραφημένη επεξεργασία. Εν τω μεταξύ, το Tensorflow Federated είναι ένα άλλο ανοικτό πλαίσιο που κατασκευάζεται στη πλατφόρμα Google’s Tensorflow.除了 να επιτρέπει στους χρήστες να δημιουργούν τα δικά τους αλγόριθμους, το Tensorflow Federated επιτρέπει στους χρήστες να προσομοιώσουν eine σειρά από αλγόριθμους ομοσπονδιακής μάθησης που περιλαμβάνονται στο μοντέλο και τα δεδομένα τους. Τέλος, το FATE είναι επίσης ανοικτό πλαίσιο που σχεδιάστηκε από την Webank AI, και προορίζεται να παρέχει στο οικοσύστημα Federated AI ένα ασφαλές πλαίσιο υπολογισμού.

Προκλήσεις Ομοσπονδιακής Μάθησης

Ως η ομοσπονδιακή μάθηση είναι ακόμη相对 νέα, μια σειρά από προκλήσεις πρέπει ακόμη να αντιμετωπιστούν για να επιτύχει το πλήρες της δυναμικότητας. Οι ικανότητες εκπαίδευσης των συσκευών περιφέρειας, η ετικέτα και τυποποίηση των δεδομένων, και η σύγκλιση του μοντέλου είναι πιθανές προκλήσεις για τις προσεγγίσεις ομοσπονδιακής μάθησης.

Οι υπολογιστικές ικανότητες των συσκευών περιφέρειας, όταν πρόκειται για τοπική εκπαίδευση, πρέπει να ληφθούν υπόψη κατά την σχεδίαση προσεγγίσεων ομοσπονδιακής μάθησης. Ενώ τα περισσότερα smartphones, tablets και άλλες συσκευές IoT είναι ικανά να εκπαιδεύσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης, αυτό συνήθως επηρεάζει την απόδοση της συσκευής. Συμφωνίες πρέπει να γίνουν μεταξύ της ακρίβειας του μοντέλου και της απόδοσης της συσκευής.

Η ετικέτα και τυποποίηση των δεδομένων είναι μια άλλη πρόκληση που τα συστήματα ομοσπονδιακής μάθησης πρέπει να υπερβούν. Τα μοντέλα επιβλεπόμενης μάθησης απαιτούν δεδομένα εκπαίδευσης που είναι σαφώς και συνεπώς ετικεταρισμένα, το οποίο μπορεί να είναι δύσκολο να γίνει σε όλες τις συσκευές-πελάτες που αποτελούν μέρος του συστήματος. Για αυτόν τον λόγο, είναι σημαντικό να αναπτύξουν μοντέλα δεδομένων που εφαρμόζουν αυτόματα ετικέτες με einen τυποποιημένο τρόπο με βάση τα γεγονότα και τις ενέργειες του χρήστη.

Ο χρόνος σύγκλισης του μοντέλου είναι μια άλλη πρόκληση για την ομοσπονδιακή μάθηση, καθώς τα μοντέλα ομοσπονδιακής μάθησης συνήθως χρειάζονται περισσότερο χρόνο για να συγκλισθούν από τα τοπικά εκπαιδευμένα μοντέλα. Ο αριθμός των συσκευών που συμμετέχουν στην εκπαίδευση προσθέτει ένα στοιχείο απρόβλεπτου στο χρόνο εκπαίδευσης του μοντέλου, καθώς προβλήματα σύνδεσης, ανωμαλίες ενημερώσεων και ακόμη και διαφορετικά χρονικά χρήσης εφαρμογής μπορούν να συνεισφέρουν στην αύξηση του χρόνου σύγκλισης και τη μείωση της αξιοπιστίας. Για αυτόν τον λόγο, οι λύσεις ομοσπονδιακής μάθησης είναι συνήθως πιο χρήσιμες όταν παρέχουν σημαντικά πλεονεκτήματα έναντι της κεντρικής εκπαίδευσης ενός μοντέλου, όπως σε περιπτώσεις όπου τα συνόλα δεδομένων είναι εξαιρετικά μεγάλα και κατανεμημένα.

Φωτογραφία: Jeromemetronome via Wikimedia Commons, CC By S.A. 4.0 (https://en.wikipedia.org/wiki/File:Federated_learning_process_central_case.png)