Hogyan működik a federált tanulás: Fő előnyök és gyakorlati példák

Mi az a federált tanulás, és hogyan működik?

A federált tanulás azt jelenti: „Egy decentralizált gépi tanulási megközelítés, amelyben több eszköz vagy szerver közösen dolgozik az AI modell betanításán anélkül, hogy nyers adatokat osztanának meg. Minden eszköz saját információit használva képzi a modellt, majd csak a frissítéseket küldi el egy központi szervernek, amely ezeket összesítve javítja a fő modellt.”

A folyamatnak négy fő lépése van:

• Modellek inicializálása: Ebben a fázisban egy központi szerver létrehoz egy kiindulási modellt, majd elküldi azt több eszközre, például telefonokra, szenzorokra vagy kisebb szerverekre. A szerver utasításokat ad a képzésről, amelyek tartalmazzák a körök teljes számát és egyéb beállításokat.
• Helyi képzés: A helyi képzés során minden eszköz kizárólag a saját adatait használja a modell betanítására. Az eszköz a modell előrejelzéseit összehasonlítja a helyes válaszokkal, majd frissíti a modellt a pontosság növelése érdekében. Ez a folyamat az utasításoknak megfelelően többször megismétlődik. Ha a képzés befejeződött, minden eszköz kiszámítja, hogyan változott a modell; ezeket nevezzük helyi frissítéseknek.
• Frissítések megosztása és aggregálása: A képzést követően az eszközök megosztják frissítéseiket a szerverrel, az eredeti adatok továbbítása helyett. A szerver ezután ezeket a frissítéseket összekeveri, általában átlagolással, hogy új globális modellt hozzon létre. Alkalmazhat további biztonsági módszereket is annak érdekében, hogy senki se tudja megállapítani, melyik eszköz melyik frissítést nyújtotta be.
• Modellterjesztés: Végül minden eszköz megkapja a szerveren frissített globális modellt, amely után elindul a következő képzési kör, hogy további tudást és pontosságot szerezzen.

Melyek az MI-ben a szövetségi tanulás három típusa?

A szövetségi tanulás különböző módon működhet attól függően, hogyan osztják meg az adatokat. A három fő típus a következő:

• Horizontális Szövetségi Tanulás: Ez akkor fordul elő, amikor különböző csoportok ugyanazon típusú adatokat gyűjtenek, de különböző emberekről. Például vegyük számításba a különböző városokban működő kórházakat, amelyek betegadatokat gyűjtenek (beleértve az életjeleket, diagnózisokat és vérvizsgálati eredményeket), és csak frissítéseket küldenek egy központi szervernek. A szerver ezután egy modellt képez, amely az összes kórház adataiból tanul anélkül, hogy valaha is látná a betegek személyes adatait.
• Vertikális Szövetségi Tanulás: Ez akkor használatos, amikor csoportok ugyanazokról az emberekről rendelkeznek adatokkal, de mindegyik más jellegű információval bír. Például egy online kiskereskedő tud a vevő korábbi vásárlásairól, míg egy bank ismeri a vevő hitelképességét. A bank és a bolt együtt képezhet egy modellt, amely csalást azonosít vagy termékajánlásokat tesz, de mindkettő elfedi a hiányosságait. A VFL jól működik, amikor az adatok jellemzői különbözőek, de a felhasználók vagy a minták azonosak
• Federált transzfer tanulás: Az FTL akkor alkalmazható, ha a résztvevők teljesen eltérő emberekkel és különböző típusú adatokkal rendelkeznek Tegyük fel, hogy egy kis kiskereskedő az egyik városban és egy nagyobb kiskereskedő egy másik városban A kis kiskereskedőnek nincs elegendő adat arra, hogy kiképzzen egy ajánlási modellt Azonban kihasználhatja a nagyobb kiskereskedő modelljét az FTL használatával Még ha a vásárlók és az adatok jellemzői különböznek is, a transzfer tanulási technikák használják a mintákat az egyik adatállományból a másikba

Pippit AI: Felhasználók támogatása a decentralizált tartalomkészítésben

A Pippit egy mindent-egyben eszközkészlet, amely lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy magas színvonalú marketinganyagokat készítsenek személyes márkaépítéshez, közösségi média frissítésekhez vagy hirdetésekhez Lehetővé teszi, hogy azonnal szöveges bemenetét lebilincselő videókká vagy képekké alakítsa percek alatt Nemcsak ez, hanem több mint 28 nyelvet támogat, lehetővé teszi termékeid importálását, vizuális elemek testreszabását és a tartalom tökéletesítését, mielőtt megosztanád őket közösségi vagy szakmai platformokon.

A Pippit kulcsfontosságú funkciói decentralizált tartalom létrehozásához

A Pippit AI olyan funkciókat kínál, amelyek támogatják a decentralizált tartalom létrehozását, hogy lehetőséget biztosítson profi tartalom előállítására az eszközeidről, miközben biztosítja a privát szférát.

1
1. Mesterséges intelligenciával működő videó ügynök mód az intelligens tartalomkészítéshez

A Pippit ügynök módja képes egy szöveges utasítást teljes videóvá alakítani. Egyszerűen adj meg egy utasítást, illessz be egy hivatkozást, tölts fel médiumfájlokat, vagy hozz be egy dokumentumot, és hagyd, hogy az AI percek alatt videókat generáljon számodra. Különböző nyelveken írja a forgatókönyvet, majd automatikusan hozzáad feliratokat, hangot és avatárokat. Ez azt jelenti, hogy helyben hozhatsz létre videókat anélkül, hogy nyers adataidat bárhová elküldenéd.

2
1. Testreszabható digitális avatarok

A Pippit segítségével választhatsz az avatar könyvtárból, vagy saját képedből hozhatsz létre egyet, amelyhez hangot adhatsz, és használhatod a videóidban. Ez lehetővé teszi, hogy irányítsd digitális identitásodat, miközben tartalmat készítesz közösségi médiához, marketinghez, prezentációkhoz és még sok máshoz.

3
1. Gyors képgenerálás egy AI dizájn eszközzel

A Pippit AI dizájn eszköze a Google DeepMind által kifejlesztett Nano Banana szövegből kép modelljét használja arra, hogy egyszerű szöveges leírásodból képeket hozzon létre. Nem csak ez, de az AI inpaint és outpaint opcióit is használhatod, hogy szerkeszthesd a fotóidat, és elemeket adj hozzá vagy állíts vissza. Még a fényképek minőségét is javíthatja, vagy a radír segítségével eltávolíthatja a nem kívánt tárgyakat a háttérből.

4
1. Zökkenőmentesen integrálható e-kereskedelmi platformokkal

Könnyedén integrálhatja és importálhatja termékeit a Shopify vagy TikTok boltjából a Pippit fiókjába. Ezután felhasználhatja a képeket vagy klipeket AI segítségével figyelemfelkeltő Shopify-termékvideók vagy promóciós poszterek készítéséhez. Lehetővé teszi azt is, hogy a termékek adatait CSV-formátumban importálja, és egy vásárlási linket adjon a videóihoz, miközben azokat megosztja a TikTok fiókjában.

5
1. Élesztd fel az állóképeket

A Pippit „AI beszélő fénykép” eszköze a portréfotódat egy beszélő avatar videóvá alakítja. Lehetővé teszi, hogy szöveget adj hozzá, hangot válassz, feliratokat tegyél rá, vagy feltöltsd az audiofelvételedet, hogy az avatar beszéljen. Előre beállított beszélő fényképsablonokkal és egy válogatott trendi hangtárból is lehet választani.

Melyek a szövetségi tanulási modellek fő előnyei?

A szövetségi tanulási keretrendszerek számos előnyt nyújtanak, amelyek javítják az AI rendszerek tanulását, biztonságosabbá és praktikusabbá téve azokat valós környezetben:

1
1. Javított adatvédelem: Mivel a szövetségi tanulás közvetlenül az eszközödön képezi a modelleket, a személyes adataid sosem hagyják el azt. Ez védi az érzékeny adataidat, és csökkenti a kiszivárgás, feltörés vagy visszaélés kockázatát.
2
2. Csökkentett adatátvitel: Ahelyett, hogy teljes adatállományokat küldene egy központi szerverre, az eszközök csak a modellhez tartozó frissítéseket vagy változásokat küldik el. Ez csökkenti az adatforgalom mennyiségét a hálózaton és a sávszélesség iránti igényt.
3
3. Fokozott biztonság és megfelelőség: Mivel a nyers adatok helyben maradnak, a decentralizált federált tanulás erős biztonsági intézkedéseket támogat. Szervezetek könnyebben betarthatják az adatvédelmi szabályokat és jogi követelményeket, valamint csökkenthetik az adatvédelmi incidensek kockázatát.
4
4. Méretezhetőség különböző eszközökön: A federált tanulás többféle eszközzel kompatibilis, a nagy szerverektől a okostelefonokig. Lehetővé teszi, hogy sok eszköz együtt dolgozzon egy modell kiképzésén, a saját adataikat felhasználva, hogy idővel lassan okosabbá tegyék a rendszert.

Milyen példák léteznek federált tanulási modellekre?

• Google Asszisztens: A hangfelismerés fejlesztése érdekében a Google federált tanulást alkalmaz az Asszisztensében. Ez azt jelenti, hogy a személyes hangadatai soha nem hagyják el a telefont, mivel a mesterséges intelligencia közvetlenül az eszközön tanul.
• Autonóm járművek: Az NVIDIA FLARE platformjával az önvezető autók különböző országokban közösen képezhetik a modelleket. Minden jármű megosztja a helyi észrevételeket, miközben továbbra is követi az adatvédelmi szabályokat, amelyek javíthatják a globális rendszert.
• Robotika: A robotok a federált tanulást használják, hogy fejlesszék mozgásukat, döntéshozatalukat és feladataik elvégzését. Például az FLDDPG rendszer a federált tanulást alkalmazza csoportos robotikában. Még olyan helyeken is, ahol gyenge vagy korlátozott kommunikáció van, a csoport javíthatja a navigációt és a döntéshozatalt, mert minden robot helyben képez, és megosztja a modellfrissítéseket.
• Egészségügy: A MedPerf platform federált tanulást alkalmaz, hogy tesztelje és fejlessze az orvosi AI modelleket több kórházban. A helyi frissítések modellfrissítéseken keresztül kombinálódnak, ami lehetővé teszi, hogy az AI jól teljesítsen valós adatokon, miközben védi a betegek adatait és biztosítja az adatvédelmet.

Következtetés

Ebben a cikkben megvizsgáltuk, mi is az a federált tanulás, hogyan működik, és melyek a három fő típusa. Megosztottuk továbbá a technológia előnyeit és valós példákat, amelyek bemutatták, hogyan működik ez a gyakorlatban. A Pippit AI hasonló elveket alkalmaz a tartalomkészítésben, és lehetővé teszi videók, képek és avatárok létrehozását, miközben megőrizheti az adatainak ellenőrzését. Kezdje el használni a Pippitet ma, és hozzon létre olyan tartalmat, amely tiszteletben tartja a személyes adatok védelmét.

GYIK

1
1. Mi az decentralizált federált tanulás?

A decentralizált federált tanulás mesterséges intelligencia modelleket képez több eszközön vagy szervezeten saját adataik használatával, és csak a frissítéseket osztja meg. Ez védi a személyes adatokat, csökkenti az adatátvitelt, és lehetővé teszi a modell számára, hogy különböző forrásokból tanuljon. A Pippittel videókat, képeket és avatárokat hozhat létre saját eszközén. Forgatókönyveket generálhat több nyelven, képeket szerkeszthet, és saját igényei szerint testre szabhatja avatárjait, miközben az eredeti fájlok az eszközén maradnak.

2
1. Van ingyenes bemutató az föderált tanulásról?

Igen, több ingyenes föderált tanulási kurzus, lépésről lépésre bemutató és demo elérhető online, amelyek bemutatják, hogyan történik a modellek helyi tanítása az eszközökön, és hogyan oszthatók meg a frissítések egy globális modell javítása érdekében. A Pippit segítségével hasonló megközelítést alkalmazhat a tartalom létrehozásában. Készíthet videókat automatikus feliratokkal és hangokkal, tervezhet képeket vagy szerkesztheti azokat AI felbontás fokozással, kitöltéssel vagy kivágással, és készíthet AI avatárokat a saját fotóival. A Pippit segítségével közvetlenül az eszközén próbálhatja ki ezeket a funkciókat, így felfedezheti és gyakorolhatja a tartalom létrehozását, miközben a fájljai privátak maradnak.

3
1. Használja a Google a föderált tanulást?

Igen, a Google több termékében alkalmazza a föderált tanulást, például a Google Asszisztensben és az okostelefon-billentyűzetekben. A Pippit segítségével hasonló, gyakorlati megközelítést alkalmazhat a digitális marketing, a termékpromóció és más tartalom létrehozásában. Mindez az eszközén történik, így eredeti médiája privát marad, miközben kísérletezik a kreatív funkciókkal.