Liitõpe: kas see masinõppemeetod võib lõpuks säilitada andmete privaatsuse?

• Autor:
• autori nimi

  Quantumrun Foresight
• Juuni 5, 2023

Masinõppe (ML) algoritmid nõuavad nende täpsuse ja jõudluse parandamiseks tohutul hulgal andmeid. Mida suurem on andmestik, seda rohkem teavet peab algoritm õppima ja seda paremini saab see üldistada. Tavapärane lähenemine tundlike kasutajaandmete edastamiseks keskserverisse töötlemiseks võib aga tekitada turvariske ning põhjustada aeglase jõudluse ja suure energiatarbimise.

Liitõppe kontekst

Liitõpe on ML-i uus paradigma, mis muudab andmete töötlemise ja analüüsimise viisi. Jaotades õppeprotsessi mitme seadme vahel, võimaldab liitõpe organisatsioonidel koolitada mudeleid, kasutades andmeid, mis on juba olemasolevates servaseadmetes, nagu nutitelefonid, sülearvutid ja asjade Interneti (IoT) seadmed. See lähenemisviis võib parandada andmete privaatsust, vähendada võrgu latentsust ja ressursside tõhusamat kasutamist.

Kuna tundlikud andmed jäävad ääreseadmesse, pole vaja neid tsentraliseeritud pilve või serverisse edastada. See tava vähendab andmetega seotud rikkumiste, küberrünnakute ja muude turvaohtude ohtu. Selle asemel saadab algoritm koolituse tulemused ainult avalikku pilve või jagatud võrku, kaitstes andmete anonüümsust ja võimaldades organisatsioonidel järgida privaatsusreegleid.

Liitõppel on ka potentsiaal parandada algoritmide kiirust ja tõhusust. Kuna väljaõpe toimub servaseadmetes, saavad mudelid kohandatud andmetest reaalajas õppida, mis toob kaasa kiiremad värskendused ja teabe koondamise. See lähenemine on mugav rakenduste jaoks, kus andmeid genereeritakse pidevalt, näiteks asjade interneti keskkondades. Organisatsioonid saavad neid andmeid kiiremini ja täpsemalt töödelda, võimaldades neil teha teadlikumaid ja õigeaegsemaid otsuseid.

Häiriv mõju

Tundlikke andmeid käitlevad ja tugevalt reguleeritud tööstusharud (nt tervishoid ja rahandus) võtavad tõenäoliselt kasutusele liitõppe, sest ükski kolmas osapool, isegi mitte mudeliarendaja, ei pääse kaitstud seadmete andmetele juurde. Veel üks liitõpet kasutavate ettevõtete eelis on see, et see võimaldab tõhusamat ML-i, vähendades mudelite koolitamiseks kuluvat töötlemisaega ja energiat. Lisaks saab seda meetodit kasutada piiratud töötlemisvõimsusega seadmetes, nagu varasemad nutitelefonid ja kantavad mudelid.

Hüperisikustamine on seda tüüpi ML-i teine ​​eelis, mille tulemuseks on täpsemad soovitused, otsingutulemused ja virtuaalsed assistendid. Koolitades mudeleid kohalikel andmetel, õpivad mudelid mitmekesisemast andmekogumist ja koolitustulemused suudavad paremini tabada iga kasutaja käitumise nüansse. Seega saavad mudelid teha täpsemaid ennustusi ainulaadsete eelistuste põhjal, mille tulemuseks on kohandatud kogemus. See funktsioon on väga kasulik kõigis tööstusharudes, alates e-kaubandusest kuni tervishoiu ja meelelahutuseni.

Lõpuks võib liitalane ML aidata vähendada suurte tsentraliseeritud andmekeskuste hooldus- ja uuendamiskulusid. Hajutatud ressursse kasutades saavad ettevõtted vähendada säilitatava infrastruktuuri hulka. Lisaks võib liitõpe aidata AI/ML-i demokratiseerida, muutes selle kättesaadavamaks väiksematele või piiratud ressurssidega organisatsioonidele. Ettevõtted saavad kasutada mitme seadmete kollektiivseid teadmisi, selle asemel, et toetuda ühe ettevõtte ressurssidele.

Rakendused liitõppe jaoks

Mõned liitõppe rakendused võivad hõlmata järgmist:

• Töötlev tööstus (eelkõige nutitelefonide tootjad) saab globaalsete kasutajate reaalajas aruannete kaudu teha paremat prognoositavat hooldust.
• Ühendatud õpe, mis võimaldab haiglatel ja meditsiiniteadlastel teha koostööd meditsiiniliste andmete laiaulatuslikul analüüsil, kahjustamata patsiendi privaatsust, mis viib paremate diagnooside, isikupärastatud ravi ja paremate tulemusteni.
• Autonoomsed sõidukid suudavad erinevatest allikatest pärit andmete põhjal teha paremaid otsuseid. See funktsioon võib parandada liiklusohutust, vähendada liiklusummikuid ja suurendada liikuvust.
• Täiustatud pettuste tuvastamine, riskijuhtimine ja investeeringute analüüs ilma tundlikke andmeid paljastamata. 
• Isikupärastatud õppevahendid õpilastele, mis kohanduvad nende individuaalsete vajaduste ja õpistiilidega. 
• Optimeeritud energiatarbimine ja vähendatud süsinikdioksiidi heitkogused.
• Suurenenud põllukultuuride saagikus, vähem toiduraiskamist ja parem toiduga kindlustatus, tegeledes ülemaailmse toidupuudusega ja edendades säästvaid põllumajandustavasid.
• Optimeeritud tootmisprotsessid ja parem tootekvaliteet. 
• Täiustatud otsuste tegemine ja poliitika väljatöötamine, mis edendavad läbipaistvust, vastutust ja kodanike osalemist valitsemises.
• Täiustatud tööjõu väljaõpe, tulemusjuhtimine ja töötajate hoidmine. 
• Parem sisu modereerimine ja meetmed võrguahistamise vastu võitlemiseks, ilma et see kahjustaks kasutajate privaatsust. 

Küsimused, mida kaaluda

• Kas arvate, et liitõpe on oluline samm andmete privaatsuse suunas?
• Kuidas muidu teie arvates liitõpe muudab seda, kuidas me robotitega suhtleme?