Federativ öyrənmə: Bu maşın öyrənmə metodu nəhayət məlumat məxfiliyini qoruya bilərmi?

ŞƏKİL KREDİTİ:
Şəkil krediti
iStock

Federativ öyrənmə: Bu maşın öyrənmə metodu nəhayət məlumat məxfiliyini qoruya bilərmi?

Federativ öyrənmə: Bu maşın öyrənmə metodu nəhayət məlumat məxfiliyini qoruya bilərmi?

Alt başlıq mətni
Mərkəzləşdirilməmiş maşın öyrənmə alqoritmi həssas məlumatları buludlara göndərmədən yerli cihazları öyrətməyi vəd edir.
    • Author:
    • Author adı
      Quantumrun Uzaqgörməsi
    • İyun 5, 2023

    Maşın öyrənməsi (ML) alqoritmləri onların dəqiqliyini və performansını artırmaq üçün çoxlu məlumat tələb edir. Verilənlər toplusu nə qədər böyükdürsə, alqoritmin öyrənməli olduğu daha çox məlumat var və o, daha yaxşı ümumiləşdirə bilər. Bununla belə, həssas istifadəçi məlumatlarının emal üçün mərkəzi serverə ötürülməsinə ənənəvi yanaşma təhlükəsizlik riskləri yarada bilər və nəticədə yavaş performans və yüksək enerji istehlakı ilə nəticələnə bilər.

    Federativ öyrənmə konteksti

    Federativ öyrənmə məlumatların işlənməsi və təhlili üsulunu dəyişdirən ML üçün yeni paradiqmadır. Tədris prosesini çoxlu cihazlar arasında paylamaqla, federasiya edilmiş təlim təşkilatlara smartfonlar, noutbuklar və Əşyaların İnterneti (IoT) cihazları kimi kənar cihazlarda artıq mövcud olan məlumatlardan istifadə edərək modelləri öyrətməyə imkan verir. Bu yanaşma məlumatların məxfiliyinin təkmilləşdirilməsinə, şəbəkə gecikmə müddətinin azalmasına və resurslardan daha səmərəli istifadəyə səbəb ola bilər.

    Həssas məlumatlar kənar cihazda qaldığından onu mərkəzləşdirilmiş bulud və ya serverə ötürməyə ehtiyac yoxdur. Bu təcrübə məlumatların pozulması, kiberhücumlar və digər təhlükəsizlik təhdidləri riskini azaldır. Bunun əvəzinə, alqoritm yalnız təlim nəticələrini ictimai bulud və ya paylaşılan şəbəkəyə göndərir, məlumatların anonimliyini qoruyur və təşkilatlara məxfilik qaydalarına əməl etməyə imkan verir.

    Federativ öyrənmə, həmçinin alqoritmlərin sürətini və səmərəliliyini artırmaq potensialına malikdir. Təlim kənar cihazlarda baş verdiyindən, modellər real vaxt rejimində fərdiləşdirilmiş məlumatlardan öyrənə bilər ki, bu da daha sürətli yeniləmələrə və məlumatların yığılmasına səbəb olur. Bu yanaşma, IoT mühitləri kimi məlumatların davamlı olaraq yaradıldığı tətbiqlər üçün əlverişlidir. Təşkilatlar bu məlumatları daha tez və dəqiq emal edə, onlara daha məlumatlı və vaxtında qərarlar qəbul etməyə imkan verə bilər.

    Dağıdıcı təsir

    Həssas məlumatları idarə edən və səhiyyə və maliyyə kimi ciddi şəkildə tənzimlənən sənayelər, ehtimal ki, federativ öyrənməni qəbul edəcəklər, çünki heç bir üçüncü tərəf, hətta model tərtibatçıları da qorunan cihazlardakı məlumatlara daxil ola bilməz. Federativ təlimdən istifadə edən müəssisələr üçün başqa bir üstünlük ondan ibarətdir ki, o, daha səmərəli ML-yə imkan verir, modellərin hazırlanması üçün tələb olunan emal vaxtını və enerjini azaldır. Bundan əlavə, bu üsul əvvəlki smartfonlar və geyilə bilən modellər kimi məhdud emal gücü olan cihazlarda işləyə bilər.

    Hiper-fərdiləşdirmə bu tip ML-nin başqa bir üstünlüyüdür, nəticədə daha dəqiq tövsiyələr, axtarış nəticələri və virtual köməkçilər verilir. Modelləri yerli məlumatlar üzərində öyrətməklə, modellər daha müxtəlif verilənlər bazasından öyrənirlər və təlim nəticələri hər bir istifadəçinin davranışının nüanslarını daha yaxşı tuta bilər. Beləliklə, modellər unikal üstünlüklərə əsaslanaraq daha dəqiq proqnozlar verə bilər, nəticədə daha fərdiləşdirilmiş təcrübə əldə edilir. Bu xüsusiyyət e-ticarətdən səhiyyəyə, əyləncəyə kimi bütün sənaye sahələrində çox faydalıdır.

    Nəhayət, federasiya ML böyük mərkəzləşdirilmiş məlumat mərkəzlərinin saxlanması və təkmilləşdirilməsi xərclərini azaltmağa kömək edə bilər. Paylanmış resurslardan istifadə etməklə şirkətlər saxlamalı olduqları infrastrukturun sayını azalda bilərlər. Bundan əlavə, federasiya edilmiş öyrənmə AI/ML-ni demokratikləşdirməyə kömək edə bilər, onu kiçik təşkilatlar və ya məhdud resursları olanlar üçün daha əlçatan edir. Müəssisələr tək bir qurumun resurslarına güvənməkdənsə, bir çox cihazın kollektiv biliklərindən istifadə edə bilərlər.

    Federativ öyrənmə üçün ərizələr

    Federativ öyrənmə üçün bəzi tətbiqlərə aşağıdakılar daxil ola bilər:

    • İstehsal sənayesi (xüsusən də smartfon istehsalçıları) qlobal istifadəçilərin real vaxt hesabatları vasitəsilə daha yaxşı proqnozlaşdırıcı texniki xidmət göstərə bilər.
    • Xəstəxanalara və tibb tədqiqatçılarına xəstənin məxfiliyinə xələl gətirmədən tibbi məlumatların geniş miqyaslı təhlili üzərində əməkdaşlıq etməyə imkan verən federativ öyrənmə, daha yaxşı diaqnozlara, fərdiləşdirilmiş müalicələrə və təkmilləşdirilmiş nəticələrə gətirib çıxarır.
    • Avtonom avtomobillər müxtəlif mənbələrdən alınan məlumatlara əsaslanaraq daha yaxşı qərarlar qəbul edə bilir. Bu funksiya yol təhlükəsizliyini yaxşılaşdıra, tıxacları azalda və hərəkətliliyi artıra bilər.
    • Həssas məlumatları ifşa etmədən fırıldaqçılığın aşkarlanması, risklərin idarə edilməsi və investisiya təhlili təkmilləşdirilmişdir. 
    • Tələbələrin fərdi ehtiyaclarına və öyrənmə üslublarına uyğunlaşan fərdiləşdirilmiş təlim vasitələri. 
    • Optimallaşdırılmış enerji istehlakı və azaldılmış karbon emissiyaları.
    • Artan məhsul məhsuldarlığı, daha az ərzaq tullantıları və daha yaxşı ərzaq təhlükəsizliyi, qlobal ərzaq çatışmazlığını həll etmək və davamlı kənd təsərrüfatı təcrübələrini təşviq etmək.
    • Optimallaşdırılmış istehsal prosesləri və məhsulun keyfiyyətinin yaxşılaşdırılması. 
    • İdarəetmədə şəffaflığı, hesabatlılığı və vətəndaş iştirakını təşviq edən təkmil qərarların qəbulu və siyasətin inkişafı.
    • Təkmilləşdirilmiş işçi qüvvəsi təlimi, performansın idarə edilməsi və işçilərin saxlanması. 
    • Daha yaxşı məzmun moderasiyası və istifadəçi məxfiliyinə xələl gətirmədən onlayn təcavüzlə mübarizə tədbirləri. 

    Nəzərə alınmalı suallar

    • Sizcə, federativ öyrənmə məlumatların məxfiliyinə doğru mühüm addımdır?
    • Sizcə, federativ öyrənmə botlarla qarşılıqlı əlaqəmizi necə dəyişəcək?

    Anlayış istinadları

    Bu fikir üçün aşağıdakı məşhur və institusional bağlantılara istinad edilmişdir: