Fødereret læring: Kan denne maskinlæringsmetode endelig bevare databeskyttelsen?

BILLEDKREDIT:
Image credit
iStock

Fødereret læring: Kan denne maskinlæringsmetode endelig bevare databeskyttelsen?

Fødereret læring: Kan denne maskinlæringsmetode endelig bevare databeskyttelsen?

Underoverskriftstekst
En decentraliseret maskinlæringsalgoritme lover at træne lokale enheder uden at sende følsomme oplysninger til skyen.
    • Forfatter:
    • Forfatter navn
      Quantumrun Foresight
    • 5. Juni, 2023

    Machine learning (ML) algoritmer kræver en enorm mængde data for at forbedre deres nøjagtighed og ydeevne. Jo større datasættet er, jo mere information har algoritmen at lære af, og jo bedre kan den generalisere. Den konventionelle tilgang med at overføre følsomme brugerdata til en central server til behandling kan dog udgøre sikkerhedsrisici og resultere i langsom ydeevne og højt energiforbrug.

    Fødereret læringskontekst

    Federated learning er et nyt paradigme for ML, der ændrer, hvordan data behandles og analyseres. Ved at fordele læringsprocessen på tværs af flere enheder giver fødereret læring organisationer mulighed for at træne modeller ved hjælp af data, der allerede findes på edge-enheder, såsom smartphones, bærbare computere og Internet of Things (IoT)-enheder. Denne tilgang kan føre til forbedret databeskyttelse, reduceret netværksforsinkelse og mere effektiv brug af ressourcer.

    Da følsomme data forbliver på edge-enheden, er der ingen grund til at overføre dem til en centraliseret sky eller server. Denne praksis reducerer risikoen for databrud, cyberangreb og andre sikkerhedstrusler. I stedet sender algoritmen kun træningsresultaterne til den offentlige sky eller det delte netværk, hvilket beskytter dataanonymitet og giver organisationer mulighed for at overholde reglerne om privatlivets fred.

    Fødereret læring har også potentialet til at forbedre hastigheden og effektiviteten af ​​algoritmer. Da træning foregår på edge-enheder, kan modellerne lære af tilpassede data i realtid, hvilket fører til hurtigere opdateringer og informationsaggregering. Denne tilgang er praktisk til applikationer, hvor data kontinuerligt genereres, såsom i IoT-miljøer. Organisationer kan behandle disse data hurtigere og mere præcist, hvilket gør dem i stand til at træffe mere informerede og rettidige beslutninger.

    Forstyrrende påvirkning

    Industrier, der håndterer følsomme data og er stærkt reguleret, såsom sundhedspleje og finans, vil sandsynligvis vedtage fødereret læring, fordi ingen tredjepart, ikke engang modeludviklerne, kan få adgang til data på beskyttede enheder. En anden fordel for virksomheder, der bruger fødereret læring, er, at det giver mulighed for mere effektiv ML, hvilket reducerer den behandlingstid og energi, der kræves for at træne modeller. Desuden kan denne metode fungere på enheder med begrænset processorkraft, såsom tidligere smartphone og bærbare modeller.

    Hyper-personalisering er en anden fordel ved denne type ML, hvilket resulterer i mere præcise anbefalinger, søgeresultater og virtuelle assistenter. Ved at træne modeller på lokale data lærer modellerne af et mere forskelligartet datasæt, og træningsresultaterne kan bedre fange nuancerne i hver brugers adfærd. Således kan modeller lave mere præcise forudsigelser baseret på unikke præferencer, hvilket resulterer i en mere tilpasset oplevelse. Denne funktion er yderst fordelagtig på tværs af brancher, fra e-handel til sundhedspleje til underholdning.

    Endelig kan fødereret ML hjælpe med at reducere omkostningerne ved at vedligeholde og opgradere store centraliserede datacentre. Ved at bruge distribuerede ressourcer kan virksomheder reducere antallet af infrastruktur, de skal beholde. Derudover kan fødereret læring hjælpe med at demokratisere AI/ML, hvilket gør det mere tilgængeligt for mindre organisationer eller dem med begrænsede ressourcer. Virksomheder kan udnytte den kollektive viden om mange enheder i stedet for at stole på ressourcerne i en enkelt enhed.

    Ansøgninger til fødereret læring

    Nogle applikationer til fødereret læring kan omfatte:

    • Fremstillingsindustrien (især smartphone-producenter) kan udføre bedre forudsigelig vedligeholdelse gennem realtidsrapporter fra globale brugere.
    • Fødereret læring, der gør det muligt for hospitaler og medicinske forskere at samarbejde om storstilet analyse af medicinske data uden at kompromittere patientens privatliv, hvilket fører til bedre diagnoser, personlige behandlinger og forbedrede resultater.
    • Autonome køretøjer er i stand til at træffe bedre beslutninger baseret på data fra forskellige kilder. Denne funktion kan forbedre trafiksikkerheden, reducere trafikpropper og forbedre mobiliteten.
    • Forbedret registrering af svindel, risikostyring og investeringsanalyse uden at afsløre følsomme data. 
    • Personlige læringsværktøjer til elever, der tilpasser sig deres individuelle behov og læringsstile. 
    • Optimeret energiforbrug og reduceret COXNUMX-udledning.
    • Forbedrede afgrødeudbytter, mindre madspild og bedre fødevaresikkerhed, håndtering af global fødevaremangel og fremme af bæredygtige landbrugsmetoder.
    • Optimerede produktionsprocesser og forbedret produktkvalitet. 
    • Forbedret beslutningstagning og politikudvikling, der fremmer gennemsigtighed, ansvarlighed og borgerdeltagelse i styring.
    • Forbedret træning af arbejdsstyrken, præstationsstyring og fastholdelse af medarbejdere. 
    • Bedre indholdsmoderering og foranstaltninger til at bekæmpe onlinechikane uden at kompromittere brugernes privatliv. 

    Spørgsmål at overveje

    • Tror du, at fødereret læring er et væsentligt skridt hen imod databeskyttelse?
    • Hvordan tror du ellers, at fødereret læring vil ændre den måde, vi interagerer med bots på?

    Indsigtsreferencer

    Følgende populære og institutionelle links blev refereret til denne indsigt: