Pembelajaran federasi: Bisakah metode pembelajaran mesin ini akhirnya menjaga privasi data?

• Penulis:
• nama penulis

  Pandangan ke Depan Quantumrun
• Juni 5, 2023

Algoritme pembelajaran mesin (ML) memerlukan sejumlah besar data untuk meningkatkan akurasi dan kinerjanya. Semakin besar kumpulan data, semakin banyak informasi yang harus dipelajari algoritme, dan semakin baik dapat digeneralisasikan. Namun, pendekatan konvensional untuk mentransfer data pengguna yang sensitif ke server pusat untuk diproses dapat menimbulkan risiko keamanan dan menghasilkan kinerja yang lambat dan konsumsi energi yang tinggi.

Konteks pembelajaran federasi

Pembelajaran federasi adalah paradigma baru untuk ML yang mengubah cara data diproses dan dianalisis. Dengan mendistribusikan proses pembelajaran di beberapa perangkat, federated learning memungkinkan organisasi untuk melatih model menggunakan data yang sudah ada di perangkat edge, seperti smartphone, laptop, dan perangkat Internet of Things (IoT). Pendekatan ini dapat meningkatkan privasi data, mengurangi latensi jaringan, dan penggunaan sumber daya yang lebih efisien.

Karena data sensitif tetap berada di perangkat edge, tidak perlu mengirimkannya ke cloud atau server terpusat. Praktik ini mengurangi risiko pelanggaran data, serangan dunia maya, dan ancaman keamanan lainnya. Alih-alih, algoritme hanya mengirimkan hasil pelatihan ke cloud publik atau jaringan bersama, melindungi anonimitas data dan memungkinkan organisasi mematuhi peraturan privasi.

Pembelajaran federasi juga memiliki potensi untuk meningkatkan kecepatan dan efisiensi algoritme. Karena pelatihan terjadi pada perangkat edge, model dapat belajar dari data yang disesuaikan secara real-time, sehingga menghasilkan pembaruan dan agregasi informasi yang lebih cepat. Pendekatan ini berguna untuk aplikasi di mana data terus dihasilkan, seperti di lingkungan IoT. Organisasi dapat memproses data ini lebih cepat dan akurat, memungkinkan mereka membuat keputusan yang lebih terinformasi dan tepat waktu.

Dampak yang mengganggu

Industri yang menangani data sensitif dan sangat diatur, seperti perawatan kesehatan dan keuangan, kemungkinan akan mengadopsi pembelajaran federasi karena tidak ada pihak ketiga, bahkan pengembang model, yang dapat mengakses data pada perangkat yang dilindungi. Manfaat lain bagi bisnis yang menggunakan pembelajaran federasi adalah memungkinkan ML yang lebih efisien, mengurangi waktu pemrosesan dan energi yang diperlukan untuk melatih model. Selain itu, metode ini dapat beroperasi pada perangkat dengan daya pemrosesan terbatas, seperti smartphone versi sebelumnya dan model yang dapat dikenakan.

Hyper-personalisasi adalah manfaat lain dari jenis ML ini, menghasilkan rekomendasi, hasil pencarian, dan asisten virtual yang lebih akurat. Dengan melatih model pada data lokal, model belajar dari kumpulan data yang lebih beragam, dan hasil pelatihan dapat menangkap nuansa perilaku setiap pengguna dengan lebih baik. Dengan demikian, model dapat membuat prediksi yang lebih akurat berdasarkan preferensi unik, sehingga menghasilkan pengalaman yang lebih disesuaikan. Fitur ini sangat bermanfaat di berbagai industri, mulai dari e-commerce hingga perawatan kesehatan hingga hiburan.

Terakhir, ML federasi dapat membantu mengurangi biaya pemeliharaan dan pemutakhiran pusat data terpusat yang besar. Dengan menggunakan sumber daya terdistribusi, perusahaan dapat mengurangi jumlah infrastruktur yang perlu dipertahankan. Selain itu, federated learning dapat membantu mendemokratisasi AI/ML, menjadikannya lebih mudah diakses oleh organisasi yang lebih kecil atau yang memiliki sumber daya terbatas. Bisnis dapat memanfaatkan pengetahuan kolektif dari banyak perangkat daripada mengandalkan sumber daya dari satu entitas.

Aplikasi untuk pembelajaran federasi

Beberapa aplikasi untuk pembelajaran federasi mungkin termasuk:

• Industri manufaktur (khususnya produsen smartphone) dapat melakukan pemeliharaan prediktif yang lebih baik melalui laporan real-time dari pengguna global.
• Pembelajaran gabungan memungkinkan rumah sakit dan peneliti medis berkolaborasi dalam analisis data medis berskala besar tanpa mengorbankan privasi pasien, yang menghasilkan diagnosis yang lebih baik, perawatan yang dipersonalisasi, dan hasil yang lebih baik.
• Kendaraan otonom mampu membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data dari berbagai sumber. Fitur ini dapat meningkatkan keselamatan jalan, mengurangi kemacetan lalu lintas, dan meningkatkan mobilitas.
• Peningkatan deteksi penipuan, manajemen risiko, dan analisis investasi tanpa memaparkan data sensitif. 
• Alat pembelajaran yang dipersonalisasi untuk siswa yang menyesuaikan dengan kebutuhan dan gaya belajar masing-masing. 
• Mengoptimalkan konsumsi energi dan mengurangi emisi karbon.
• Peningkatan hasil panen, lebih sedikit limbah makanan, dan ketahanan pangan yang lebih baik, mengatasi kekurangan pangan global dan mempromosikan praktik pertanian berkelanjutan.
• Mengoptimalkan proses produksi dan meningkatkan kualitas produk. 
• Peningkatan pengambilan keputusan dan pengembangan kebijakan yang mempromosikan transparansi, akuntabilitas, dan partisipasi warga negara dalam pemerintahan.
• Peningkatan pelatihan tenaga kerja, manajemen kinerja, dan retensi karyawan. 
• Moderasi konten yang lebih baik dan langkah-langkah untuk memerangi pelecehan online tanpa mengorbankan privasi pengguna. 

Pertanyaan untuk dipertimbangkan

• Apakah menurut Anda pembelajaran federasi merupakan langkah penting menuju privasi data?
• Menurut Anda, bagaimana lagi federated learning akan mengubah cara kita berinteraksi dengan bot?