Jak funguje federované učení: Klíčové přínosy a praktické příklady

Co je to federované učení a jak funguje?

Federované učení znamená „decentralizovaný přístup strojového učení, kde více zařízení nebo serverů spolupracuje na trénování AI modelu bez výměny surových dat. Každé zařízení trénuje model pomocí vlastních informací a poté odesílá pouze aktualizace na centrální server, který tyto aktualizace kombinuje a zlepšuje hlavní model.“

Proces má čtyři hlavní kroky:

• Inicializace modelu: V této fázi centrální server vytvoří počáteční model a odešle jej na několik zařízení, jako jsou telefony, senzory nebo malé servery. Server poskytuje pokyny k tréninku, které zahrnují celkový počet kol a další nastavení.
• Lokální trénink: V kroku lokálního tréninku používá každé zařízení pouze vlastní data k trénování modelu. Po porovnání predikcí modelu se správnými odpověďmi zařízení aktualizuje model, aby zvýšilo jeho přesnost. Tento proces opakuje několikrát podle pokynů. Jakmile je trénink dokončen, každé zařízení vypočítá, jak se model změnil, což se nazývá lokální aktualizace.
• Sdílení a agregace aktualizací: Po tréninku zařízení sdílejí své aktualizace se serverem místo odesílání původních dat. Server poté všechny tyto aktualizace smíchá, obvykle jejich zprůměrováním, aby vytvořil nový globální model. Může použít dodatečné bezpečnostní metody, aby zajistil, že nikdo nezjistí, které zařízení přispělo kterou aktualizací.
• Distribuce modelu: Nakonec všechna zařízení obdrží aktualizovaný globální model ze serveru na konci, což zahájí další kolo tréninku a získání větších znalostí a přesnosti.

Jaké jsou tři typy federativního učení v AI?

Federativní učení může fungovat různými způsoby v závislosti na tom, jak jsou data sdílena. Tři hlavní typy jsou:

• Horizontální Federativní učení: K tomu dochází, když různé skupiny mají stejný druh dat, ale o různých lidech. Uvažujme například několik nemocnic v různých městech, které sbírají data o pacientech (zahrnující životní funkce, diagnózy a výsledky krevních testů) a posílají aktualizace pouze na centrální server. Server pak tyto aktualizace kombinuje k trénování modelu, který se učí ze všech nemocnic najednou, aniž by kdy viděl osobní záznamy pacientů.
• Vertikální Federativní učení: Toto se využívá, když mají skupiny data o stejných lidech, ale každá má různé druhy informací. Například online prodejce zná minulé nákupy zákazníka a banka zná kreditní skóre tohoto zákazníka. Společně mohou banka a obchod trénovat model k identifikaci podvodů nebo doporučení produktů, ale každý z nich skrývá své nedostatky. VFL dobře funguje, když se datové atributy liší, ale uživatelé nebo ID vzorků jsou stejné.
• Federované přenosové učení: FTL se používá, když mají účastníci zcela odlišné osoby a různé typy dat. Předpokládejme malého prodejce v jednom městě a většího prodejce v jiném městě. Malý prodejce nemá dostatek dat na to, aby mohl trénovat doporučovací model. Nicméně může využít model většího prodejce pomocí FTL. Techniky přenosového učení používají vzory z jednoho datasetu na druhý, i když zákazníci a datové atributy jsou odlišné.

Pippit AI: Posilování uživatelů v decentralizované tvorbě obsahu

Pippit je univerzální sada nástrojů pro podniky k vytvoření vysoce kvalitních marketingových materiálů pro osobní branding, sociální média nebo reklamy. Umožňuje vám okamžitě převést váš textový vstup na poutavá videa nebo obrázky během několika minut. Nejen to, podporuje více než 28 jazyků a umožňuje importovat vaše produkty, upravovat vizuály a editovat obsah do dokonalosti před jeho sdílením na sociálních nebo profesionálních platformách.

Klíčové funkce Pippit pro decentralizovanou tvorbu obsahu

Pippit AI nabízí funkce podporující decentralizovanou tvorbu obsahu a umožňuje tvorbu profesionálního obsahu z vašich zařízení při zachování ochrany soukromí.

1
1. Videoagent poháněný AI pro chytrou tvorbu obsahu

Agentní režim Pippit dokáže proměnit textový podnět ve plnohodnotné video. Jednoduše zadejte podnět, vložte odkaz, nahrajte mediální soubory nebo přidejte dokument a nechte AI vytvořit videa během několika minut. Píše scénář v různých jazycích a automaticky přidává titulky, hlas a avatary. To znamená, že můžete vytvářet videa lokálně, aniž byste odesílali vaše neopracovaná data kamkoli jinam.

2
1. Přizpůsobitelné digitální avatary

S Pippit si můžete vybrat z knihovny avatarů nebo vytvořit svého vlastního z obrázku, přidat mu hlas a používat ho ve svých videích. To vám umožní kontrolovat vaši digitální identitu při vytváření obsahu pro sociální média, marketing, prezentace a další.

3
1. Rychlé generování obrázků pomocí AI designového nástroje

Nástroj AI design v Pippit používá model Nano Banana pro převod textu na obrázek od Google DeepMind k vytváření obrázků z vašich jednoduchých textových popisů. Nejen to, můžete použít možnosti AI inpaint a outpaint k úpravě svých fotografií a přidávání nebo obnovování prvků. Dokonce vám umožňuje vylepšit kvalitu fotografií nebo použít gumu k odstranění nechtěných objektů na pozadí.

4
1. Plynulá integrace s e-commerce platformami

Snadno můžete integrovat a importovat své produkty z obchodu Shopify nebo TikTok do svého účtu Pippit. Poté můžete použít obrázky nebo klipy k vytvoření poutavých produktových videí Shopify nebo promo plakátů pomocí AI. Umožňuje vám také importovat podrobnosti o produktech ve formátu CSV a přidat odkaz na nákup přímo do vašich videí při jejich sdílení na váš TikTok účet.

5
1. Oživení statických fotografií

Nástroj „AI talking photo“ v Pippit vezme váš portrét a převede jej na video mluvícího avatara. Umožňuje přidat skript, vybrat hlas, přidat titulky nebo nahrát zvukovou nahrávku, kterou avatar přednese. Má také přednastavené šablony mluvících fotografií a knihovnu populárních zvuků na výběr.

Jaké jsou hlavní výhody modelů federovaného učení?

Rámce federovaného učení přinášejí několik výhod, které zlepšují, jak se AI systémy učí a stávají se bezpečnějšími a praktičtějšími pro použití v reálných podmínkách:

1
1. Vylepšené soukromí dat: Jelikož federované učení trénuje modely přímo na vašem zařízení, vaše osobní údaje jej nikdy neopustí. Tím chrání vaše citlivé údaje a snižuje riziko úniků, hackingu nebo zneužití.
2
2. Snížený přenos dat: Místo odesílání celých datových souborů na centrální server vaše zařízení odesílají pouze aktualizace nebo změny modelu. Snižuje množství dat cestujících přes síť a požadavky na šířku pásma.
3
3. Vylepšené zabezpečení a dodržování předpisů: Protože surová data zůstávají místní, decentralizované federované učení podporuje silná bezpečnostní opatření. Organizace mohou snáze dodržovat pravidla ochrany soukromí a právní požadavky a snižovat riziko narušení dat.
4
4. Škálovatelnost na různých zařízeních: FL je kompatibilní s různými zařízeními, počínaje velkými servery až po chytré telefony. Umožňuje mnoha zařízením spolupracovat na trénování modelu, přičemž používají vlastní data a postupně systém činí chytřejším.

Jaké jsou příklady modelů federovaného učení?

• Google Assistant: Pro zlepšení rozpoznávání hlasu používá Google ve své asistenci federované učení. To znamená, že váš osobní zvuk nikdy neopustí telefon, protože AI je přímo trénována na vašem zařízení.
• Autonomní vozidla: Díky platformě FLARE od společnosti NVIDIA mohou autonomní auta v různých zemích trénovat modely společně. Každé vozidlo sdílí lokální poznatky a zároveň dodržuje pravidla ochrany soukromí, což může zlepšit globální systém.
• Robotika: Roboti využívají federativní učení ke zlepšení svého pohybu, rozhodování a plnění úkolů. Systém FLDDPG například využívá federativní učení v rojové robotice. I v místech s špatnou nebo omezenou komunikací může skupina zlepšit navigaci a rozhodování, protože každý robot se trénuje lokálně a sdílí aktualizace modelů.
• Zdravotnictví: Platforma MedPerf využívá federativní učení k testování a zlepšování lékařských AI modelů ve více nemocnicích. Lokální aktualizace jsou kombinovány prostřednictvím aktualizací modelů, což umožňuje AI dobře pracovat s reálnými daty, chránit informace o pacientech a zajišťovat soukromí.

Závěr

V tomto článku jsme prozkoumali, co je federativní učení, jak funguje a jeho tři hlavní typy. Rovněž jsme sdíleli jeho výhody a příklady z reálného života, které ukázaly, jak tato technologie funguje v praxi. Pippit AI využívá podobné principy při vytváření obsahu a umožňuje vám generovat videa, obrázky a avatary při zachování kontroly nad vašimi daty. Začněte používat Pippit již dnes a vytvářějte obsah, který rešpektuje soukromí.

Často kladené otázky

1
1. Co je decentralizované federativní učení?

Decentralizované federativní učení trénuje modely AI na více zařízeních nebo organizacích s využitím jejich vlastních dat a sdílí pouze aktualizace. Tím se chrání soukromí, snižují se požadavky na přenos dat a model se učí z různých zdrojů. S Pippit můžete vytvářet videa, obrázky a avatary přímo na svém zařízení. Můžete generovat texty v různých jazycích, upravovat obrázky a přizpůsobovat avatary, zatímco vaše původní soubory zůstávají na vašem zařízení.

2
1. Existuje nějaký bezplatnýtutoriál o federativním učení?

Ano, několik bezplatných kurzů, průvodců krok za krokem a ukázek federativního učení je dostupných online. Tyto zdroje ukazují, jak se modely trénují lokálně na zařízeních a jak se sdílí aktualizace ke zlepšení globálního modelu. S Pippitem můžete použít podobný přístup k tvorbě obsahu. Můžete generovat videa s automatickými titulky a hlasy, navrhovat nebo upravovat obrázky pomocí AI upscale, inpaintingu nebo outpaintingu, a vytvářet AI avatary pomocí vašich fotografií. Pippit vám umožňuje přímo experimentovat s těmito funkcemi na vašem zařízení, což vám umožní zkoumat a procvičovat tvorbu obsahu, zatímco vaše soubory zůstávají soukromé.

3
1. PoužíváGoogle federativní učení?

Ano, Google využívá federativní učení v několika svých produktech, jako je Google Assistant a klávesnice na smartphonech. S Pippitem můžete použít podobný praktický přístup k tvorbě obsahu pro digitální marketing, propagaci produktů a další. Vše se odehrává na vašem zařízení, takže vaše původní média zůstávají soukromá, zatímco experimentujete s kreativními funkcemi.