Wie Föderiertes Lernen funktioniert: Wichtige Vorteile und praktische Beispiele

Was ist föderiertes Lernen, und wie funktioniert es?

Föderiertes Lernen bedeutet „ein dezentraler Ansatz für maschinelles Lernen, bei dem mehrere Geräte oder Server zusammenarbeiten, um ein KI-Modell zu trainieren, ohne Rohdaten auszutauschen. Jedes Gerät trainiert das Modell mit seinen eigenen Informationen. Dann sendet es nur die Aktualisierungen an einen zentralen Server, der diese Aktualisierungen kombiniert, um das Hauptmodell zu verbessern.“

Der Prozess umfasst vier Hauptschritte:

• Modellinitialisierung: In dieser Phase erstellt ein zentraler Server ein Ausgangsmodell und sendet es an mehrere Geräte, wie Telefone, Sensoren oder kleine Server. Der Server stellt Anweisungen zum Training bereit, einschließlich der Gesamtanzahl an Runden und anderer Einstellungen.
• Lokales Training: Im Schritt des lokalen Trainings verwendet jedes Gerät ausschließlich seine eigenen Daten, um das Modell zu trainieren. Nachdem die Vorhersagen des Modells mit den richtigen Antworten verglichen wurden, aktualisiert das Gerät das Modell, um die Genauigkeit zu erhöhen. Dieser Vorgang wird mehrmals gemäß den Anweisungen wiederholt. Sobald das Training abgeschlossen ist, berechnet jedes Gerät, wie sich das Modell verändert hat, was als lokale Aktualisierungen bezeichnet wird.
• Teilen und Aggregation von Aktualisierungen: Nach dem Training teilen die Geräte ihre Aktualisierungen mit dem Server, anstatt die originalen Daten zu senden. Der Server kombiniert anschließend alle diese Aktualisierungen, normalerweise durch Mittelung, um ein neues globales Modell zu erstellen. Es können zusätzliche Sicherheitsmethoden angewendet werden, um sicherzustellen, dass niemand erkennen kann, welches Gerät welche Aktualisierung beigetragen hat.
• Modellverteilung: Schließlich erhalten alle Geräte am Ende das aktualisierte globale Modell vom Server, woraufhin die nächste Trainingsrunde beginnt, um mehr Wissen und Genauigkeit zu erlangen.

Was sind die drei Arten des föderierten Lernens in der KI?

Föderiertes Lernen kann auf unterschiedliche Weise funktionieren, je nachdem, wie die Daten geteilt werden. Die drei Hauptarten sind:

• Horizontales föderiertes Lernen: Dies tritt auf, wenn verschiedene Gruppen die gleiche Art von Daten haben, jedoch für unterschiedliche Personen. Betrachten Sie beispielsweise eine Anzahl von Krankenhäusern in verschiedenen Städten, die Patientendaten (einschließlich Vitalzeichen, Diagnosen und Bluttestergebnisse) sammeln und nur Aktualisierungen an einen zentralen Server senden. Der Server kombiniert dann diese Aktualisierungen, um ein Modell zu trainieren, das von allen Krankenhäusern zusammen lernt, ohne jemals persönliche Patientendaten einzusehen.
• Vertikales föderiertes Lernen: Dies wird verwendet, wenn Gruppen Daten über die gleichen Personen haben, jedoch jeweils unterschiedliche Arten von Informationen besitzen. Beispielsweise kennt ein Online-Händler die vergangenen Käufe eines Kunden, und eine Bank kennt den Kredit-Score des Kunden. Gemeinsam können die Bank und der Händler ein Modell trainieren, um Betrug zu identifizieren oder Produktempfehlungen zu geben, wobei jeder seine Schwächen verbirgt. VFL funktioniert gut, wenn die Datenmerkmale unterschiedlich sind, aber die Benutzer- oder Beispielnummern identisch sind.
• Federated Transfer Learning: FTL wird angewendet, wenn die Teilnehmer vollständig unterschiedliche Personen und unterschiedliche Datentypen haben. Nehmen wir an, ein kleiner Einzelhändler in einer Stadt und ein größerer Einzelhändler in einer anderen Stadt. Der kleine Einzelhändler verfügt nicht über viele Daten, um ein Empfehlungssystem zu trainieren. Er kann jedoch das Modell des größeren Einzelhändlers mithilfe von FTL nutzen. Selbst wenn die Kunden- und Datenmerkmale unterschiedlich sind, verwenden Transfer-Learning-Techniken Muster aus einem Datensatz für einen anderen.

Pippit AI: Benutzer in der dezentralen Erstellung von Inhalten stärken

Pippit ist ein All-in-One-Toolkit für Unternehmen, um hochwertige Marketingmaterialien für Personal Branding, Social-Media-Updates oder Anzeigen zu erstellen. Es ermöglicht Ihnen, Ihren Texteingaben sofort in ansprechende Videos oder Bilder innerhalb von Minuten zu konvertieren. Nicht nur das, sondern es unterstützt mehr als 28 Sprachen und ermöglicht Ihnen, Ihre Produkte zu importieren, visuelle Inhalte anzupassen und den Inhalt bis zur Perfektion zu bearbeiten, bevor Sie ihn auf sozialen oder professionellen Plattformen teilen.

Hauptmerkmale von Pippit für dezentrale Inhaltserstellung

Pippit AI bietet Funktionen, die die dezentrale Erstellung von Inhalten unterstützen, um die Möglichkeit zu geben, professionelle Inhalte direkt von Ihren Geräten aus zu produzieren und gleichzeitig die Privatsphäre zu gewährleisten.

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1. KI-gestützter Video-Agent-Modus für intelligente Inhaltserstellung

Der Agent-Modus von Pippit kann eine Texteingabe in ein vollständiges Video umwandeln. Geben Sie einfach eine Eingabeaufforderung ein, fügen Sie Ihren Link ein, laden Sie Mediendateien hoch oder importieren Sie ein Dokument und lassen Sie die KI Videos für Sie in wenigen Minuten erstellen. Er schreibt das Skript in verschiedenen Sprachen und fügt automatisch Untertitel, Stimme und Avatare hinzu. Das bedeutet, Sie können Videos lokal erstellen, ohne Ihre Rohdaten irgendwohin zu senden.

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1. Anpassbare digitale Avatare

Mit Pippit können Sie aus einer Avatar-Bibliothek wählen oder einen aus Ihrem eigenen Bild erstellen, um ihm eine Stimme hinzuzufügen und in Ihren Videos zu verwenden. Dies ermöglicht es Ihnen, Ihre digitale Identität zu kontrollieren, während Sie Inhalte für soziale Medien, Marketing, Präsentationen und mehr erstellen.

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1. Schnelle Bilderstellung mit einem KI-Design-Tool

Das KI-Design-Tool in Pippit verwendet das Nano-Banana-Text-zu-Bild-Modell von Google DeepMind, um Bilder aus Ihrer einfachen Textbeschreibung zu erstellen. Nicht nur das, Sie können seine KI-Inpaint- und Outpaint-Optionen verwenden, um Ihre Fotos zu bearbeiten und Elemente hinzuzufügen oder wiederherzustellen. Es ermöglicht Ihnen sogar, die Fotoqualität zu verbessern oder mithilfe des Radierers unerwünschte Objekte im Hintergrund zu entfernen.

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1. Nahtlose Integration mit E-Commerce-Plattformen

Sie können Ihre Produkte ganz einfach aus Ihrem Shopify- oder TikTok-Shop in Ihr Pippit-Konto integrieren und importieren. Sie können die Bilder oder Clips dann verwenden, um ansprechende Shopify-Produktvideos oder Werbeposter mithilfe von KI zu erstellen. Es ermöglicht Ihnen auch, die Produktdetails im CSV-Format einzubringen und beim Teilen der Videos auf Ihrem TikTok-Konto einen kaufbaren Link hinzuzufügen.

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1. Bringen Sie statische Fotos zum Leben

Das Werkzeug „AI Talking Photo“ in Pippit nimmt Ihr Porträtfoto und wandelt es in ein sprechendes Avatar-Video um. Es ermöglicht Ihnen, ein Skript hinzuzufügen, eine Stimme auszuwählen, Untertitel zu überlagern oder Ihre Audioaufnahme hochzuladen, damit das Avatar spricht. Es bietet auch voreingestellte Vorlagen für sprechende Fotos und eine Bibliothek mit angesagten Audios zur Auswahl.

Was sind die Hauptvorteile von föderierten Lernmodellen?

Föderierte Lernframeworks bieten mehrere Vorteile, die dazu beitragen, wie KI-Systeme lernen und sicherer sowie praktischer in realen Szenarien eingesetzt werden können:

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1. Verbesserte Datensicherheit: Da föderiertes Lernen Modelle direkt auf Ihrem Gerät trainiert, verlassen Ihre persönlichen Daten es niemals. Dies schützt Ihre sensiblen Daten und senkt das Risiko von Datenlecks, Hacking oder Missbrauch.
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2. Reduzierte Datenübertragung: Anstatt ganze Datensätze an einen zentralen Server zu senden, übertragen Ihre Geräte nur Updates oder Änderungen am Modell. Dies reduziert die Menge der über das Netzwerk übertragenen Daten und die Nachfrage nach Bandbreite.
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3. Erhöhte Sicherheit und Compliance: Da Rohdaten lokal bleiben, unterstützt dezentrales föderiertes Lernen starke Sicherheitsmaßnahmen. Organisationen können Datenschutzrichtlinien und rechtliche Anforderungen leichter einhalten und das Risiko von Datenschutzverletzungen verringern.
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4. Skalierbarkeit auf verschiedenen Geräten: Föderiertes Lernen ist mit einer Vielzahl von Geräten kompatibel, von großen Servern bis hin zu Smartphones. Es ermöglicht vielen Geräten, zusammen zu arbeiten, um ein Modell zu trainieren, indem sie ihre eigenen Daten nutzen, um das System im Laufe der Zeit intelligenter zu machen.

Was sind Beispiele für föderierte Lernmodelle?

• Google Assistant: Um die Spracherkennung zu verbessern, verwendet Google föderiertes Lernen in seinem Assistant. Das bedeutet, dass Ihre persönlichen Audiodaten niemals das Telefon verlassen, da die KI direkt auf Ihrem Gerät trainiert wird.
• Autonome Fahrzeuge: Mit der FLARE-Plattform von NVIDIA können selbstfahrende Autos in verschiedenen Ländern Modelle gemeinsam trainieren. Jedes Fahrzeug teilt lokale Erkenntnisse, während es weiterhin Datenschutzregeln einhält, was das globale System verbessern kann.
• Robotik: Roboter nutzen föderiertes Lernen, um ihre Bewegungsfähigkeit, Entscheidungsfindung und Aufgabenbewältigung zu optimieren. Das FLDDPG-System beispielsweise verwendet föderiertes Lernen in der Schwarmrobotik. Sogar an Orten mit schlechter oder eingeschränkter Kommunikation kann die Gruppe Navigation und Entscheidungsfindung verbessern, da jeder Roboter lokal trainiert und Modellaktualisierungen teilt.
• Gesundheitswesen: Die MedPerf-Plattform nutzt föderiertes Lernen, um medizinische KI-Modelle in mehreren Krankenhäusern zu testen und zu verbessern. Lokale Aktualisierungen werden durch Modellaktualisierungen kombiniert, wodurch die KI gut mit realen Daten arbeiten kann, während Patientendaten geschützt und Datenschutz gewährleistet werden.

Fazit

In diesem Artikel haben wir untersucht, was föderiertes Lernen ist, wie es funktioniert und welche drei Haupttypen es gibt. Wir haben auch dessen Vorteile und Beispiele aus der Praxis vorgestellt, die zeigen, wie diese Technologie angewendet wird. Pippit AI nutzt ähnliche Prinzipien bei der Inhaltserstellung und ermöglicht es Ihnen, Videos, Bilder und Avatare zu erstellen, während Sie die Kontrolle über Ihre Daten behalten. Beginnen Sie noch heute mit Pippit und erstellen Sie Inhalte, die die Privatsphäre respektieren.

FAQs

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1. Was ist dezentralisiertes föderiertes Lernen?

Dezentralisiertes föderiertes Lernen trainiert KI-Modelle auf mehreren Geräten oder in Organisationen, die ihre eigenen Daten verwenden, und teilt nur die Aktualisierungen. Dies schützt die Privatsphäre, reduziert die Datenübertragung und ermöglicht dem Modell, aus verschiedenen Quellen zu lernen. Mit Pippit können Sie Videos, Bilder und Avatare direkt auf Ihrem Gerät erstellen. Sie können Skripte erstellen in mehreren Sprachen, Bilder bearbeiten und Avatare anpassen, während Ihre Originaldateien auf Ihrem Gerät bleiben.

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1. Gibt es kostenlose Tutorials über föderiertes Lernen?

Ja, mehrere kostenlose Kurse, Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Demos zum föderierten Lernen sind online verfügbar, die zeigen, wie Modelle lokal auf Geräten trainiert werden und wie Updates geteilt werden, um ein globales Modell zu verbessern. Mit Pippit können Sie einen ähnlichen Ansatz für die Content-Erstellung anwenden. Sie können Videos mit automatisierten Untertiteln und Stimmen erstellen, Bilder gestalten oder mit AI-Techniken wie Upscaling, Inpainting oder Outpainting bearbeiten und AI-Avatare aus Ihren Fotos erstellen. Pippit ermöglicht es Ihnen, diese Funktionen direkt auf Ihrem Gerät auszuprobieren, sodass Sie die Content-Erstellung erforschen und üben können, während Ihre Dateien privat bleiben.

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1. Wird Google föderiertes Lernen verwenden?

Ja, Google nutzt föderiertes Lernen in mehreren seiner Produkte wie Google Assistant und Smartphone-Tastaturen. Mit Pippit können Sie einen ähnlichen praxisorientierten Ansatz verfolgen, um Inhalte für digitales Marketing, Produktwerbung und mehr zu erstellen. All dies geschieht auf Ihrem Gerät, damit Ihre ursprünglichen Medien privat bleiben, während Sie mit kreativen Funktionen experimentieren.