Федерирано учење: Дали овој метод на машинско учење конечно може да ја зачува приватноста на податоците?

• автор:
• име на авторот

  Quantumrun Foresight
• Јуни 5, 2023

Алгоритмите за машинско учење (ML) бараат огромно количество податоци за да се подобрат нивната точност и перформанси. Колку е поголема базата на податоци, толку повеќе информации треба да научи алгоритмот од кои и подобро може да се генерализира. Сепак, конвенционалниот пристап за пренос на чувствителни кориснички податоци на централен сервер за обработка може да претставува безбедносни ризици и да резултира со бавни перформанси и висока потрошувачка на енергија.

Федериран контекст на учење

Федерираното учење е нова парадигма за ML која го менува начинот на кој податоците се обработуваат и анализираат. Со дистрибуирање на процесот на учење низ повеќе уреди, федеративното учење им овозможува на организациите да обучуваат модели користејќи податоци кои се веќе присутни на уредите на работ, како што се паметни телефони, лаптопи и уреди за Интернет на нештата (IoT). Овој пристап може да доведе до подобрена приватност на податоците, намалено доцнење на мрежата и поефикасно користење на ресурсите.

Бидејќи чувствителните податоци остануваат на рабниот уред, нема потреба да се пренесуваат на централизиран облак или сервер. Оваа практика го намалува ризикот од прекршување на податоците, сајбер-напади и други безбедносни закани. Наместо тоа, алгоритмот ги испраќа резултатите од обуката само до јавниот облак или споделената мрежа, заштитувајќи ја анонимноста на податоците и дозволувајќи им на организациите да се усогласат со прописите за приватност.

Федерираното учење исто така има потенцијал да ја подобри брзината и ефикасноста на алгоритмите. Бидејќи обуката се одвива на уредите на работ, моделите можат да учат од приспособени податоци во реално време, што доведува до побрзо ажурирање и собирање информации. Овој пристап е корисен за апликации каде што податоците постојано се генерираат, како на пример во околини за IoT. Организациите можат побрзо и попрецизно да ги обработуваат овие податоци, овозможувајќи им да донесат поинформирани и навремени одлуки.

Нарушувачко влијание

Индустриите кои се справуваат со чувствителни податоци и се силно регулирани, како што се здравството и финансиите, најверојатно ќе усвојат федеративно учење бидејќи ниту една трета страна, дури ни развивачите на модели, не може да пристапи до податоците на заштитените уреди. Друга придобивка за бизнисите кои користат федерирано учење е тоа што овозможува поефикасно ML, намалувајќи го времето за обработка и енергијата потребни за обука на моделите. Понатаму, овој метод може да работи на уреди со ограничена процесорска моќ, како што се претходните паметни телефони и моделите за носење.

Хиперперсонализацијата е уште една придобивка од овој тип на ML, што резултира со попрецизни препораки, резултати од пребарување и виртуелни асистенти. Со обучување на модели на локални податоци, моделите учат од поразновидна база на податоци, а резултатите од обуката можат подобро да ги доловат нијансите на однесувањето на секој корисник. Така, моделите можат да прават попрецизни предвидувања врз основа на единствени преференции, што резултира со поприспособено искуство. Оваа функција е многу корисна во сите индустрии, од е-трговија до здравствена заштита до забава.

Конечно, федеративната ML може да помогне да се намалат трошоците за одржување и надградба на големи централизирани центри за податоци. Со користење на дистрибуирани ресурси, компаниите можат да го намалат бројот на инфраструктура што треба да ја задржат. Дополнително, федеративното учење може да помогне во демократизацијата на AI/ML, правејќи го подостапно за помалите организации или оние со ограничени ресурси. Бизнисите можат да го користат колективното знаење на многу уреди наместо да се потпираат на ресурсите на еден ентитет.

Апликации за федеративно учење

Некои апликации за федерално учење може да вклучуваат:

• Преработувачката индустрија (особено производителите на паметни телефони) може да спроведе подобро предвидливо одржување преку извештаи во реално време од глобалните корисници.
• Федерирано учење што им овозможува на болниците и медицинските истражувачи да соработуваат на голема анализа на медицински податоци без да се загрози приватноста на пациентите, што доведува до подобри дијагнози, персонализирани третмани и подобри резултати.
• Автономните возила можат да носат подобри одлуки врз основа на податоци од различни извори. Оваа функција може да ја подобри безбедноста на патиштата, да го намали сообраќајниот метеж и да ја подобри мобилноста.
• Подобрено откривање измами, управување со ризик и анализа на инвестиции без изложување на чувствителни податоци. 
• Персонализирани алатки за учење за студенти кои се прилагодуваат на нивните индивидуални потреби и стилови на учење. 
• Оптимизирана потрошувачка на енергија и намалени емисии на јаглерод.
• Зголемени приноси, помалку отпадоци од храна и подобра безбедност на храната, справување со глобалниот недостиг на храна и промовирање одржливи земјоделски практики.
• Оптимизирани производствени процеси и подобрен квалитет на производот. 
• Подобрено одлучување и развој на политики кои промовираат транспарентност, отчетност и учество на граѓаните во управувањето.
• Подобрена обука на работната сила, управување со перформансите и задржување на вработените. 
• Подобро модерирање на содржината и мерки за борба против вознемирувањето преку Интернет без да се загрози приватноста на корисниците. 

Прашања што треба да се разгледаат

• Дали мислите дека федеративното учење е суштински чекор кон приватноста на податоците?
• Како инаку мислите дека федеративното учење ќе го промени начинот на кој комуницираме со ботови?