Դաշնային ուսուցում. Կարո՞ղ է մեքենայական ուսուցման այս մեթոդը վերջապես պահպանել տվյալների գաղտնիությունը:

ՊԱՏԿԵՐԻ ՎԱՐԿ.
Image վարկային
iStock- ը

Դաշնային ուսուցում. Կարո՞ղ է մեքենայական ուսուցման այս մեթոդը վերջապես պահպանել տվյալների գաղտնիությունը:

Դաշնային ուսուցում. Կարո՞ղ է մեքենայական ուսուցման այս մեթոդը վերջապես պահպանել տվյալների գաղտնիությունը:

Ենթավերնագրի տեքստը
Ապակենտրոնացված մեքենայական ուսուցման ալգորիթմը խոստանում է մարզել տեղական սարքերը՝ առանց զգայուն տեղեկատվություն ուղարկելու ամպին:
    • Հեղինակ:
    • Հեղինակ անունը
      Quantumrun Հեռատեսություն
    • Հունիսի 5, 2023

    Մեքենայական ուսուցման (ML) ալգորիթմները պահանջում են հսկայական քանակությամբ տվյալներ՝ դրանց ճշգրտությունն ու կատարումը բարելավելու համար: Որքան մեծ է տվյալների բազան, այնքան ավելի շատ տեղեկատվություն պետք է սովորի ալգորիթմը, և այնքան լավ այն կարող է ընդհանրացնել: Այնուամենայնիվ, օգտագործողի զգայուն տվյալները մշակման համար կենտրոնական սերվեր փոխանցելու սովորական մոտեցումը կարող է անվտանգության ռիսկեր առաջացնել և հանգեցնել դանդաղ աշխատանքի և էներգիայի բարձր սպառման:

    Դաշնային ուսուցման համատեքստ

    Ֆեդերատիվ ուսուցումը ML-ի նոր պարադիգմ է, որը փոխում է տվյալների մշակման և վերլուծության եղանակը: Բաշխելով ուսուցման գործընթացը մի քանի սարքերի վրա՝ դաշնային ուսուցումը կազմակերպություններին թույլ է տալիս պատրաստել մոդելներ՝ օգտագործելով այն տվյալները, որոնք արդեն առկա են ծայրամասային սարքերում, ինչպիսիք են սմարթֆոնները, նոութբուքերը և իրերի ինտերնետը (IoT): Այս մոտեցումը կարող է հանգեցնել տվյալների գաղտնիության բարելավմանը, ցանցի ուշացման նվազեցմանը և ռեսուրսների ավելի արդյունավետ օգտագործմանը:

    Քանի որ զգայուն տվյալները մնում են եզրային սարքի վրա, կարիք չկա դրանք փոխանցել կենտրոնացված ամպին կամ սերվերին: Այս պրակտիկան նվազեցնում է տվյալների խախտման, կիբերհարձակումների և անվտանգության այլ սպառնալիքների ռիսկը: Փոխարենը, ալգորիթմը միայն ուղարկում է ուսուցման արդյունքները հանրային ամպի կամ ընդհանուր ցանցին՝ պաշտպանելով տվյալների անանունությունը և թույլ տալով կազմակերպություններին համապատասխանել գաղտնիության կանոնակարգերին:

    Ֆեդերատիվ ուսուցումն ունի նաև ալգորիթմների արագությունն ու արդյունավետությունը բարելավելու ներուժ: Քանի որ ուսուցումն իրականացվում է ծայրամասային սարքերի վրա, մոդելները կարող են իրական ժամանակում սովորել հարմարեցված տվյալներից՝ հանգեցնելով ավելի արագ թարմացումների և տեղեկատվության համախմբման: Այս մոտեցումը հարմար է հավելվածների համար, որտեղ տվյալները անընդհատ գեներացվում են, օրինակ՝ IoT միջավայրերում: Կազմակերպությունները կարող են ավելի արագ և ճշգրիտ մշակել այս տվյալները՝ հնարավորություն տալով նրանց ավելի տեղեկացված և ժամանակին որոշումներ կայացնել:

    Խանգարող ազդեցություն

    Այն ոլորտները, որոնք մշակում են զգայուն տվյալներ և խիստ կարգավորվում են, ինչպիսիք են առողջապահությունը և ֆինանսները, հավանաբար կընդունեն դաշնային ուսուցում, քանի որ ոչ մի երրորդ կողմ, նույնիսկ մոդել մշակողները, չեն կարող մուտք գործել տվյալներ պաշտպանված սարքերի վրա: Դաշնային ուսուցում օգտագործող ձեռնարկությունների մեկ այլ առավելությունն այն է, որ այն թույլ է տալիս ավելի արդյունավետ ՓԼ՝ նվազեցնելով մոդելների պատրաստման համար պահանջվող մշակման ժամանակն ու էներգիան: Ավելին, այս մեթոդը կարող է գործել սահմանափակ մշակող հզորությամբ սարքերի վրա, ինչպիսիք են ավելի վաղ սմարթֆոնները և կրելի մոդելները:

    Հիպերանձնավորումը ML-ի այս տեսակի ևս մեկ առավելություն է, որն ավելի ճշգրիտ առաջարկներ, որոնման արդյունքներ և վիրտուալ օգնականներ է բերում: Տեղական տվյալների վրա ուսուցանելով մոդելները՝ մոդելները սովորում են ավելի բազմազան տվյալներից, և ուսուցման արդյունքները կարող են ավելի լավ պատկերացնել յուրաքանչյուր օգտագործողի վարքագծի նրբությունները: Այսպիսով, մոդելները կարող են ավելի ճշգրիտ կանխատեսումներ անել՝ հիմնվելով եզակի նախասիրությունների վրա, ինչը հանգեցնում է ավելի հարմարեցված փորձի: Այս հատկությունը շատ շահավետ է արդյունաբերության մեջ՝ էլեկտրոնային առևտրից մինչև առողջապահություն և զվարճանք:

    Վերջապես, դաշնային ML-ը կարող է օգնել նվազեցնել խոշոր կենտրոնացված տվյալների կենտրոնների պահպանման և արդիականացման ծախսերը: Օգտագործելով բաշխված ռեսուրսները, ընկերությունները կարող են կրճատել ենթակառուցվածքների քանակը, որոնք պետք է պահպանեն: Բացի այդ, դաշնային ուսուցումը կարող է օգնել AI/ML-ի ժողովրդավարացմանը՝ այն ավելի հասանելի դարձնելով փոքր կազմակերպություններին կամ սահմանափակ ռեսուրսներ ունեցողներին: Ձեռնարկությունները կարող են օգտագործել բազմաթիվ սարքերի հավաքական գիտելիքները, այլ ոչ թե հենվելով մեկ կազմակերպության ռեսուրսների վրա:

    Դիմումներ դաշնային ուսուցման համար

    Դաշնային ուսուցման որոշ դիմումներ կարող են ներառել.

    • Արտադրական արդյունաբերությունը (մասնավորապես սմարթֆոն արտադրողները) կարող է ավելի լավ կանխատեսող սպասարկում իրականացնել համաշխարհային օգտատերերի իրական ժամանակի հաշվետվությունների միջոցով:
    • Դաշնային ուսուցումը հնարավորություն է տալիս հիվանդանոցներին և բժշկական հետազոտողներին համագործակցել բժշկական տվյալների լայնածավալ վերլուծության վրա՝ առանց հիվանդի գաղտնիությունը խախտելու՝ հանգեցնելով ավելի լավ ախտորոշումների, անհատականացված բուժումների և բարելավված արդյունքների:
    • Ինքնավար մեքենաները կարող են ավելի լավ որոշումներ կայացնել՝ հիմնվելով տարբեր աղբյուրների տվյալների վրա: Այս հատկությունը կարող է բարելավել ճանապարհային անվտանգությունը, նվազեցնել երթևեկության գերբեռնվածությունը և բարելավել շարժունակությունը:
    • Բարելավված խարդախության հայտնաբերում, ռիսկերի կառավարում և ներդրումների վերլուծություն՝ առանց զգայուն տվյալների բացահայտման: 
    • Անհատականացված ուսուցման գործիքներ ուսանողների համար, որոնք հարմարվում են նրանց անհատական ​​կարիքներին և սովորելու ոճերին: 
    • Օպտիմալացված էներգիայի սպառումը և ածխածնի արտանետումների կրճատումը:
    • Բուսաբուծության բարձր բերքատվություն, ավելի քիչ սննդամթերքի թափոններ և ավելի լավ պարենային անվտանգություն՝ լուծելով համաշխարհային պարենի պակասը և խթանելով կայուն գյուղատնտեսական պրակտիկան:
    • Օպտիմիզացված արտադրական գործընթացներ և բարելավված արտադրանքի որակ: 
    • Բարելավված որոշումների կայացում և քաղաքականության մշակում, որոնք նպաստում են թափանցիկությանը, հաշվետվողականությանը և կառավարմանը քաղաքացիների մասնակցությանը:
    • Բարելավված աշխատուժի վերապատրաստում, կատարողականի կառավարում և աշխատակիցների պահպանում: 
    • Բովանդակության ավելի լավ մոդերատորություն և առցանց ոտնձգությունների դեմ պայքարի միջոցներ՝ առանց օգտատերերի գաղտնիությունը խախտելու: 

    Հարցեր, որոնք պետք է հաշվի առնել

    • Ի՞նչ եք կարծում, դաշնային ուսուցումը էական քայլ է տվյալների գաղտնիության ուղղությամբ:
    • Ուրիշ ինչպե՞ս եք կարծում, որ դաշնային ուսուցումը կփոխի մեր փոխազդեցությունը բոտերի հետ:

    Insight հղումներ

    Հետևյալ հանրաճանաչ և ինստիտուցիոնալ հղումները վկայակոչվել են այս պատկերացման համար.