كيف تعمل التعلم الفيدرالي: الفوائد الرئيسية والأمثلة العملية

ما هو التعلم الفيدرالي وكيف يعمل؟

يعني التعلم الفيدرالي "نهج تعليم آلي لامركزي حيث تعمل أجهزة أو خوادم متعددة معًا لتدريب نموذج ذكاء اصطناعي دون تبادل البيانات الخام. كل جهاز يقوم بتدريب النموذج باستخدام معلوماته الخاصة، ثم يرسل فقط التحديثات إلى خادم مركزي والذي يعمل على دمج هذه التحديثات لتحسين النموذج الرئيسي."

تتضمن العملية أربع خطوات رئيسية:

• تهيئة النموذج: في هذه المرحلة، يقوم خادم مركزي بإنشاء نموذج ابتدائي ويرسله إلى عدة أجهزة مثل الهواتف أو المستشعرات أو الخوادم الصغيرة. يوفر الخادم تعليمات حول التدريب، والتي تتضمن إجمالي عدد الجولات والإعدادات الأخرى.
• التدريب المحلي: في خطوة التدريب المحلي، يستخدم كل جهاز بياناته الخاصة فقط لتدريب النموذج. بعد مقارنة تنبؤات النموذج بالإجابات الصحيحة، يقوم الجهاز بتحديث النموذج لزيادة الدقة. يكرر هذه العملية عدة مرات وفقًا للتعليمات. بمجرد اكتمال التدريب، يحسب كل جهاز كيف تغير النموذج، والذي يُطلق عليه التحديثات المحلية.
• مشاركة وتجمّع التحديثات: بعد التدريب، تشارك الأجهزة تحديثاتها مع الخادم بدلاً من إرسال البيانات الأصلية. ثم يقوم الخادم بمزج جميع هذه التحديثات معًا، عادة بواسطة المتوسط الحسابي، لإنشاء نموذج عالمي جديد. قد يطبق طرق أمان إضافية للتأكد من أنه لا يمكن لأي شخص معرفة الجهاز الذي قدّم أي تحديث.
• توزيع النموذج: أخيرًا، تستلم جميع الأجهزة النموذج العالمي المحدّث من الخادم في النهاية، لتبدأ جولة جديدة من التدريب للحصول على المزيد من المعرفة والدقة.

ما هي الأنواع الثلاثة للتعلم الفيدرالي في الذكاء الاصطناعي؟

يمكن أن يعمل التعلم الفيدرالي بطرق مختلفة اعتمادًا على كيفية مشاركة البيانات. الأنواع الرئيسية الثلاثة هي:

• التعلم الفيدرالي الأفقي : يحدث هذا عندما تكون لدى مجموعات مختلفة نفس نوع البيانات ولكنها تتعلق بأشخاص مختلفين. على سبيل المثال، عدد من المستشفيات في مدن مختلفة تجمع بيانات المرضى (والتي تشمل العلامات الحيوية، والتشخيصات، ونتائج اختبارات الدم) وترسل فقط التحديثات إلى خادم مركزي. ثم يجمع الخادم هذه التحديثات لتدريب نموذج يستفيد من جميع المستشفيات معًا، دون الاطلاع على سجلات المرضى الشخصية.
• التعلم الفيدرالي الرأسي : يُستخدم هذا عندما تكون لدى المجموعات بيانات عن نفس الأشخاص، ولكن كل مجموعة تمتلك أنواعًا مختلفة من المعلومات. على سبيل المثال، يكون لدى متجر إلكتروني معلومات عن المشتريات السابقة للعميل، بينما يكون لدى البنك معلومات عن درجة الائتمان الخاصة بالعميل. يمكن للبنك والمتجر معًا تدريب نموذج لتحديد الاحتيال أو تقديم توصيات بالمنتجات، ولكن كل منهما يخفي نقاط ضعفه. يعمل VFL بشكل جيد عندما تكون ميزات البيانات مختلفة، ولكن يكون المستخدمون أو معرفات العينات هي نفسها
• نقل التعلم الفيدرالي: FTL يُطبق عندما يكون لدى المشاركين أشخاص مختلفون تمامًا وأنواع بيانات مختلفة تمامًا لنفترض وجود بائع تجزئة صغير في مدينة واحدة وبائع تجزئة أكبر في مدينة أخرى البائع الصغير ليس لديه بيانات كافية لتدريب نموذج توصيات ومع ذلك، يمكنه الاستفادة من نموذج البائع الأكبر باستخدام FTL حتى إذا كانت الميزات والبيانات الخاصة بالعملاء مختلفة، فإن تقنيات نقل التعلم تستخدم الأنماط من مجموعة بيانات إلى أخرى

Pippit AI: تمكين المستخدمين في إنشاء المحتوى اللامركزي

Pippit هي مجموعة أدوات شاملة للشركات لإنشاء مواد تسويق عالية الجودة للعلامات التجارية الشخصية أو تحديثات وسائل التواصل الاجتماعي أو الإعلانات تتيح لك تحويل إدخال النص الخاص بك إلى فيديوهات أو صور جذابة خلال دقائق ليس هذا فقط، بل إنه يدعم أكثر من 28 لغة ويسمح لك باستيراد منتجاتك، تخصيص العناصر المرئية، وتحرير المحتوى للوصول إلى الكمال قبل مشاركته على المنصات الاجتماعية أو المهنية.

الميزات الرئيسية لـ Pippit لإنشاء محتوى لامركزي

يوفر Pippit AI ميزات تدعم إنشاء المحتوى اللامركزي لتوفير الخيار لإنشاء محتوى احترافي من أجهزتك مع ضمان الخصوصية.

1
1. وضع الوكيل المدعوم بالذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى ذكي

يمكن لوضع الوكيل الخاص بـ Pippit تحويل الطلب النصي إلى فيديو كامل. ما عليك سوى إدخال طلب، لصق الرابط الخاص بك، تحميل ملفات الوسائط، أو إحضار مستند، ودع الذكاء الاصطناعي ينشئ مقاطع الفيديو لك في دقائق. يكتب النص بلغات مختلفة ويضيف العناوين، الصوت، والتمثيلات تلقائيًا. هذا يعني أنه يمكنك إنشاء مقاطع الفيديو محليًا دون إرسال بياناتك الأولية إلى أي مكان.

2
1. الصور الرمزية الرقمية القابلة للتخصيص

مع Pippit، يمكنك الاختيار من مكتبة الصور الرمزية أو إنشاء صورة رمزية من صورتك الخاصة، لإضافة صوت واستخدامها في مقاطع الفيديو الخاصة بك. يتيح لك ذلك التحكم في هويتك الرقمية أثناء إنتاج محتوى لوسائل التواصل الاجتماعي والتسويق والعروض التقديمية والمزيد.

3
1. إنشاء الصور بسرعة باستخدام أداة تصميم تعتمد على الذكاء الاصطناعي

تستخدم أداة التصميم الذكاء الاصطناعي في Pippit نموذج تحويل النص إلى صورة Nano Banana من Google DeepMind لإنشاء صور من وصفك النصي البسيط. ليس ذلك فحسب، بل يمكنك استخدام خيارات التلوين داخل الصورة وخارجها باستخدام الذكاء الاصطناعي لتعديل صورك وإضافة أو استعادة العناصر. يمكنك أيضًا تحسين جودة الصور أو استخدام الممحاة لإزالة العناصر غير المرغوب فيها من الخلفية.

4
1. التكامل بسلاسة مع منصات التجارة الإلكترونية

يمكنك دمج واستيراد منتجاتك بسهولة من متجر Shopify أو TikTok إلى حساب Pippit الخاص بك. يمكنك بعد ذلك استخدام الصور أو المقاطع لإنشاء فيديوهات منتجات Shopify تفاعلية أو ملصقات ترويجية باستخدام الذكاء الاصطناعي. كما يتيح لك إدخال تفاصيل المنتجات بتنسيق CSV وإضافة رابط قابل للتسوق إلى فيديوهاتك أثناء مشاركتها على حساب TikTok الخاص بك.

5
1. حول الصور الثابتة إلى صور نابضة بالحياة

أداة "الصورة المتحدثة باستخدام الذكاء الاصطناعي" في Pippit تأخذ صورتك الشخصية وتحولها إلى فيديو لصورة رمزية متحدثة تتيح لك إضافة نص، اختيار صوت، إضافة تسميات توضيحية أو تحميل تسجيل صوتي ليقوم الصورة الرمزية بالتحدث به. كما تحتوي أيضًا على قوالب جاهزة للصور المتحدثة ومكتبة من المقاطع الصوتية الرائجة للاختيار من بينها.

ما هي المزايا الرئيسية لنماذج التعلم الفيدرالي؟

تقدم أطر التعلم الفيدرالي العديد من الفوائد التي تحسن كيفية تعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي وتجعلها أكثر أمانًا وعملية للاستخدام في البيئات الواقعية:

1
1. تحسين خصوصية البيانات: نظرًا لأن التعلم الفيدرالي يدرب النماذج مباشرة على جهازك، فإن التفاصيل الشخصية الخاصة بك لا تُغادر الجهاز أبدًا. هذا يحمي بياناتك الحساسة ويقلل من خطر التسريبات أو الاختراق أو سوء الاستخدام.
2
2. تقليل نقل البيانات: بدلاً من إرسال مجموعات البيانات الكاملة إلى خادم مركزي، ترسل أجهزتك فقط التحديثات أو التغييرات إلى النموذج. هذا يقلل من كمية البيانات التي تنتقل عبر الشبكة والطلب على عرض النطاق الترددي.
3
3. الأمان والامتثال المحسن: نظرًا لأن البيانات الخام تبقى محلية، فإن التعلم الموحد اللامركزي يدعم تدابير أمان قوية. يمكن للمؤسسات اتباع قواعد الخصوصية والمتطلبات القانونية بسهولة أكبر وتقليل خطر اختراق البيانات.
4
4. القابلية للتوسع على مختلف الأجهزة: يتوافق التعلم الموحد مع مجموعة من الأجهزة، بدءًا من الخوادم الكبيرة إلى الهواتف الذكية. يسمح للعديد من الأجهزة بالعمل معًا لتدريب نموذج، باستخدام بياناتها الخاصة لجعل النظام أكثر ذكاءً بمرور الوقت.

ما هي أمثلة على نماذج التعلم الموحد؟

• مساعد Google: لتحسين التعرف على الصوت، يستخدم Google التعلم الموحد في مساعده. هذا يعني أن الصوت الشخصي الخاص بك لا يغادر الهاتف أبدًا لأن الذكاء الاصطناعي يتم تدريبه مباشرةً على جهازك.
• المركبات الذاتية القيادة: مع منصة FLARE من NVIDIA، يمكن للسيارات ذاتية القيادة في مختلف البلدان تدريب النماذج معًا. تشارك كل مركبة رؤى محلية مع الالتزام بقواعد الخصوصية، مما يمكن أن يحسن النظام العالمي.
• الروبوتات: تستخدم الروبوتات التعلم الموحد لتحسين كيفية تحركها، اتخاذ القرارات، وإتمام المهام. على سبيل المثال، يستخدم نظام FLDDPG التعلم الموحد في الروبوتات الجماعية. حتى في الأماكن التي تعاني من ضعف أو محدودية في الاتصال، يمكن للمجموعة تحسين التنقل واتخاذ القرارات لأن كل روبوت يتدرب محليًا ويشارك تحديثات النموذج.
• الرعاية الصحية: تستخدم منصة MedPerf التعلم الموحد لاختبار وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي الطبي في عدة مستشفيات. يتم دمج التحديثات المحلية من خلال تحديثات النموذج مما يسمح للذكاء الاصطناعي بأداء جيد على البيانات الواقعية مع حماية معلومات المرضى وضمان الخصوصية.

الخاتمة

في هذا المقال، استعرضنا ما هو التعلم الموحد، وكيف يعمل، وأنواعه الرئيسية الثلاثة. كما شاركنا مزاياه وأمثلة واقعية توضح كيف تعمل هذه التكنولوجيا في الممارسة العملية. تستخدم Pippit AI مبادئ مشابهة في إنشاء المحتوى وتتيح لك إنشاء فيديوهات وصور ورسوم رمزية مع الحفاظ على التحكم في بياناتك. ابدأ باستخدام Pippit اليوم وقم بإنشاء محتوى يحترم الخصوصية.

الأسئلة الشائعة

1
1. ما هو التعلم الفيدرالي اللامركزي؟

يقوم التعلم الفيدرالي اللامركزي بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على أجهزة أو مؤسسات متعددة باستخدام بياناتها الخاصة ومشاركة التحديثات فقط. هذا يحمي الخصوصية ويقلل من نقل البيانات ويسمح للنموذج بالتعلم من مصادر مختلفة. مع Pippit، يمكنك إنشاء فيديوهات وصور ورسوم رمزية على جهازك. يمكنك إنشاء نصوص بلغات متعددة، وتحرير الصور، وتخصيص الرسوم الرمزية بينما تظل ملفاتك الأصلية على جهازك.

2
1. هل توجد أي دروس مجانية حول التعلم الفيدرالي؟

نعم، تتوفر العديد من الدورات المجانية حول التعلم الفيدرالي، والإرشادات خطوة بخطوة، والعروض التوضيحية عبر الإنترنت التي تظهر كيفية تدريب النماذج محليًا على الأجهزة وكيفية مشاركة التحديثات لتحسين نموذج عالمي. مع Pippit، يمكنك تطبيق نهج مماثل لإنشاء المحتوى. يمكنك إنشاء مقاطع فيديو بعناوين وتعليقات صوتية آلية، وتصميم الصور أو تعديلها باستخدام التكبير بالذكاء الاصطناعي، أو التلوين الداخلي والخارجي، وإنشاء شخصيات الذكاء الاصطناعي باستخدام صورك. يتيح لك Pippit تجربة هذه المزايا مباشرة على جهازك، بحيث يمكنك استكشاف وإنشاء المحتوى بينما تظل ملفاتك خاصة.

3
1. هل تستخدم Google التعلم الفيدرالي؟

نعم، تستخدم Google التعلم الفيدرالي في عدة منتجات، مثل مساعد Google ولوحات المفاتيح الذكية على الهواتف. مع Pippit، يمكنك اتباع نهج عملي مشابه لإنشاء محتوى للتسويق الرقمي، والترويج للمنتجات، والمزيد. كل هذا يحدث على جهازك، بحيث تظل الوسائط الأصلية خاصة أثناء تجربتك للميزات الإبداعية.