Обзор

В двух словах, федеративное обучение (FL) — это способ обучения моделей ИИ, когда никто не видит и не трогает ваши данные, предлагая способ разблокировать информацию для подачи новых приложений ИИ. Как правило, федеративное обучение работает в децентрализованном методе машинного обучения (ML), где вместо обучения модели на центральном сервере со всеми данными модель обучается на многих устройствах, таких как смартфоны, ноутбуки или устройства IoT. Каждое устройство обучает модель локально на своих собственных данных и отправляет обновления на центральный сервер, где обновления объединяются для улучшения общей модели. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнута удовлетворительная модель.

Как работает федеративное обучение?

Основная идея FL состоит в том, чтобы позволить устройствам учиться на своих собственных данных, сохраняя при этом данные на самих устройствах. Этот подход имеет несколько преимуществ, включая улучшенную конфиденциальность, снижение затрат на передачу данных и повышенную производительность модели благодаря разнообразию источников данных.

Первым шагом в FL является выбор архитектуры модели и определение функции потерь. Затем центральный сервер отправляет параметры модели на каждое устройство, где модель обучается на локальных данных. Затем устройства отправляют обновленные параметры модели обратно на центральный сервер, где обновления агрегируются. Этот процесс продолжается до тех пор, пока модель не будет обучена до удовлетворительного уровня.

Типы федеративного обучения

В основном существует 2 типа федеративного обучения:

  1. Горизонтальное обучение. Пространство функций всех пользователей, использующих модель машинного обучения, будет одинаковым. Данные, используемые моделью ML на всех отдельных серверах, будут иметь одни и те же переменные функций.
  2. Вертикальное обучение. 2 или более пользователей, которые являются частью FL, будут частью разных бизнес-моделей, но могут иметь одних и тех же клиентов. Здесь характеристики данных от двух пользователей могут быть разными.

Приложения федеративного обучения

FL имеет несколько потенциальных применений в различных отраслях, включая здравоохранение, финансы и розничную торговлю. В здравоохранении FL можно использовать для разработки моделей, которые могут прогнозировать результаты лечения пациентов без ущерба для их конфиденциальности. В финансах FL можно использовать для разработки моделей, которые могут выявлять мошенничество, не ставя под угрозу конфиденциальную финансовую информацию. В розничной торговле FL можно использовать для разработки моделей, которые могут рекомендовать продукты без ущерба для данных клиентов.

Преимущества федеративного обучения

Одним из самых больших преимуществ FL является улучшенная конфиденциальность данных и секретность данных. Поскольку данные хранятся на самих устройствах, нет необходимости передавать конфиденциальную информацию на центральный сервер. При использовании FL происходит обмен только параметрами машинного обучения. Это делает FL привлекательным решением для организаций, которым необходимо защитить конфиденциальную информацию.

Еще одним преимуществом FL является улучшенная производительность модели. Поскольку модель обучается на различных источниках данных, она может учиться на более широком спектре опыта, что приводит к повышению производительности модели.

Наконец, FL также может снизить стоимость передачи данных. Поскольку данные не нужно передавать на центральный сервер, стоимость передачи данных может быть снижена, что делает федеративное обучение более экономичным решением для организаций.

Федеративные системы обучения

Как и в случае с другими проектами ML, парадигма FL требует фреймворков и библиотек для обучения алгоритмов и обеспечения рабочего конвейера данных между сервером и клиентами. Вот некоторые из наиболее широко используемых на данный момент фреймворков FL с открытым исходным кодом.

  1. TensorFlow Federated (TFF)
    TensorFlow является пионером в экспериментах с федеративным обучением как подходом. TensorFlow Federated (TFF) работает на двух основных уровнях API:
  • Federal Learning (FL) APIпредлагает интерфейсы высокого уровня, которые позволяют разработчикам подключать существующие модели машинного обучения к TFF без необходимости глубокого изучения того, как работает федеративное обучение.
  • Federated Core (FC) API предлагает низкоуровневые интерфейсы, позволяющие создавать новые интегрированные алгоритмы.

2. OpenFL

Intel® Open Federated Learning (OpenFL) — это проект Python 3 с открытым исходным кодом, разработанный Intel для реализации FL на конфиденциальных данных. OpenFL имеет сценарии развертывания в bash и использует сертификаты для защиты связи, но требует, чтобы пользователь фреймворка справился с большей частью этого самостоятельно.

3. Федеративное обучение IBM

IBM Federated Learning предоставляет базовую структуру для FL, в которую можно добавить расширенные функции. Он не зависит от какой-либо конкретной платформы машинного обучения и поддерживает различные топологии обучения, например, общий агрегатор и протоколы.

4. Нвидиа Клара

Nvidia Clara — это платформа приложений, разработанная для использования в здравоохранении. Он включает полнофункциональные библиотеки с ускорением на GPU, пакеты SDK и справочные приложения для разработчиков, специалистов по данным и исследователей для создания безопасных и масштабируемых федеративных обучающих решений в режиме реального времени.

Заключительная мысль

FL — это многообещающий метод машинного обучения, который позволяет обучать данные на отдельных устройствах, сохраняя при этом конфиденциальную информацию в безопасности. С практической точки зрения все еще существует разрыв между существующей технологией федеративного обучения и реальным использованием в отрасли. Тем не менее, федеративное обучение с его потенциальными приложениями в различных отраслях и преимуществами повышенной конфиденциальности, улучшенной производительности модели и снижения затрат на передачу данных является захватывающей областью для наблюдения в ближайшие годы.

Ресурсы

  1. Федеративное обучение: совместное машинное обучение без централизованных обучающих данных
  2. Что такое федеративное обучение?
  3. Федеративное обучение: вызовы, методы и направления развития
  4. 7 лучших фреймворков с открытым исходным кодом для федеративного обучения

Спасибо за чтение! Если вам понравилась статья, не забудьте поставить аплодисменты (до 50!) и давайте подключимся к LinkedIn и подпишитесь на меня на Medium, чтобы быть в курсе моих новых статей.