Cara Kerja Federated Learning: Manfaat Utama dan Contoh Praktis

Apa itu pembelajaran federasi, dan bagaimana cara kerjanya?

Pembelajaran federasi berarti "pendekatan pembelajaran mesin terdesentralisasi di mana beberapa perangkat atau server bekerja bersama untuk melatih model AI tanpa bertukar data mentah. Setiap perangkat melatih model menggunakan informasinya sendiri. Kemudian, perangkat tersebut hanya mengirimkan pembaruan ke server pusat, yang menggabungkan pembaruan ini untuk meningkatkan model utama."

Prosesnya memiliki empat langkah utama:

• Inisialisasi model: Pada fase ini, server pusat membuat model awal dan mengirimkannya ke beberapa perangkat, seperti ponsel, sensor, atau server kecil. Server menyediakan instruksi tentang pelatihan, yang mencakup jumlah total putaran dan pengaturan lainnya.
• Pelatihan lokal: Pada langkah pelatihan lokal, setiap perangkat hanya menggunakan datanya sendiri untuk melatih model. Setelah membandingkan prediksi model dengan jawaban yang benar, perangkat memperbarui model untuk meningkatkan akurasi. Proses ini diulangi beberapa kali sesuai dengan instruksi. Setelah pelatihan selesai, setiap perangkat menghitung bagaimana model berubah, yang disebut pembaruan lokal.
• Berbagi dan penggabungan pembaruan: Setelah pelatihan, perangkat berbagi pembaruan mereka dengan server, bukan mengirimkan data asli. Server kemudian mencampur semua pembaruan ini bersama, biasanya dengan merata-ratakan, untuk membuat model global yang baru. Server mungkin menerapkan metode keamanan tambahan untuk memastikan tidak ada yang dapat mengetahui perangkat mana yang menyumbangkan pembaruan tertentu.
• Distribusi model: Akhirnya, semua perangkat menerima model global terbaru dari server di akhir, yang kemudian memulai putaran pelatihan berikutnya untuk mendapatkan lebih banyak pengetahuan dan akurasi.

Apa saja tiga jenis pembelajaran federasi dalam AI?

Pembelajaran federasi dapat bekerja dengan berbagai cara tergantung pada bagaimana data dibagikan. Tiga jenis utama adalah:

• Horizontal Pembelajaran Federasi: Ini terjadi ketika kelompok yang berbeda memiliki jenis data yang sama tetapi untuk orang yang berbeda. Pertimbangkan, misalnya, sejumlah rumah sakit di berbagai kota yang mengumpulkan data pasien (termasuk tanda vital, diagnosis, dan hasil tes darah), dan hanya mengirim pembaruan ke server pusat. Server kemudian menggabungkan pembaruan ini untuk melatih model yang belajar dari semua rumah sakit secara bersamaan, tanpa pernah melihat catatan pribadi pasien.
• Vertical Pembelajaran Federasi: Ini digunakan ketika kelompok memiliki data tentang orang yang sama, tetapi masing-masing memiliki jenis informasi yang berbeda. Misalnya, seorang pengecer online mengetahui pembelian sebelumnya pelanggan, sedangkan sebuah bank mengetahui skor kredit pelanggan. Bersama-sama, bank dan toko dapat melatih model untuk mengidentifikasi penipuan atau memberikan rekomendasi produk, tetapi masing-masing menyembunyikan kekurangannya. VFL bekerja dengan baik ketika fitur data berbeda, tetapi pengguna atau ID sampel sama.
• Federated Transfer Learning: FTL digunakan ketika peserta memiliki orang yang sepenuhnya berbeda dan jenis data yang berbeda. Sebagai contoh, seorang pengecer kecil di satu kota dan pengecer besar di kota lain. Pengecer kecil tersebut tidak memiliki banyak data untuk melatih model rekomendasi. Namun, dia dapat memanfaatkan model pengecer besar dengan menggunakan FTL. Bahkan jika pelanggan dan fitur data berbeda, teknik transfer learning menggunakan pola dari satu dataset ke dataset lainnya.

Pippit AI: Memberdayakan pengguna dalam penciptaan konten yang terdesentralisasi

Pippit adalah toolkit serba guna bagi bisnis untuk membuat materi pemasaran berkualitas tinggi untuk branding pribadi, pembaruan media sosial, atau iklan. Ini memungkinkan Anda mengonversi input teks Anda menjadi video atau gambar yang menarik dalam hitungan menit. Tidak hanya itu, tetapi ini mendukung lebih dari 28 bahasa dan memungkinkan Anda untuk mengimpor produk Anda, menyesuaikan visual, dan mengedit konten hingga sempurna sebelum membagikannya di platform sosial atau profesional.

Fitur utama Pippit untuk pembuatan konten terdesentralisasi

Pippit AI menawarkan fitur yang mendukung pembuatan konten terdesentralisasi untuk memberikan opsi memproduksi konten profesional dari perangkat Anda sambil menjaga privasi.

1
1. Mode agen video berbasis AI untuk pembuatan konten cerdas

Mode Agen Pippit dapat mengubah prompt teks menjadi video lengkap. Cukup masukkan prompt, tempelkan tautan Anda, unggah file media, atau tambahkan dokumen, dan biarkan AI membuat video untuk Anda dalam hitungan menit. AI menulis skrip dalam berbagai bahasa dan secara otomatis menambahkan teks, suara, dan avatar. Ini berarti Anda dapat membuat video secara lokal tanpa mengirimkan data mentah Anda ke mana pun.

2
1. Avatar digital yang dapat disesuaikan

Dengan Pippit, Anda dapat memilih dari perpustakaan avatar atau membuatnya dari gambar Anda sendiri untuk menambahkan suara dan menggunakannya dalam video Anda. Ini memungkinkan Anda mengontrol identitas digital Anda saat memproduksi konten untuk media sosial, pemasaran, presentasi, dan lainnya.

3
1. Pembuatan gambar cepat dengan alat desain AI

Alat desain AI di Pippit menggunakan model teks-ke-gambar Nano Banana oleh Google DeepMind untuk membuat gambar dari deskripsi teks sederhana Anda. Tidak hanya itu, Anda dapat menggunakan opsi inpaint dan outpaint AI-nya untuk mengedit foto Anda serta menambahkan atau memulihkan elemen. Ini bahkan memungkinkan Anda meningkatkan kualitas foto atau menggunakan penghapus untuk menghilangkan objek yang tidak diinginkan di latar belakang.

4
1. Integrasikan secara mulus dengan platform e-commerce

Anda dapat dengan mudah mengintegrasikan dan mengimpor produk Anda dari toko Shopify atau TikTok ke akun Pippit Anda. Anda kemudian dapat menggunakan gambar atau klip tersebut untuk membuat video produk Shopify atau poster promosi yang menarik dengan menggunakan AI. Ini juga memungkinkan Anda membawa detail produk dalam format CSV dan menambahkan tautan shoppable ke video Anda saat membagikannya ke akun TikTok Anda.

5
1. Menghidupkan foto statis

Alat "foto berbicara AI" dalam Pippit mengambil foto potret Anda dan mengonversinya menjadi video avatar berbicara. Ini memungkinkan Anda menambahkan skrip, memilih suara, dan menambahkan teks atau mengunggah rekaman audio Anda agar avatar berbicara. Ini juga memiliki template foto berbicara yang sudah disiapkan dan perpustakaan audio populer untuk dipilih.

Apa keuntungan utama dari model pembelajaran federasi?

Kerangka kerja pembelajaran federasi memberikan beberapa manfaat yang meningkatkan cara sistem AI belajar dan menjadi lebih aman serta praktis digunakan dalam pengaturan dunia nyata:

1
1. Peningkatan privasi data: Karena pembelajaran federasi melatih model langsung di perangkat Anda, detail pribadi Anda tidak pernah keluar dari perangkat. Ini melindungi data sensitif Anda dan mengurangi risiko kebocoran, peretasan, atau penyalahgunaan.
2
2. Pengurangan transfer data: Alih-alih mengirimkan seluruh dataset ke server pusat, perangkat Anda hanya mengirimkan pembaruan atau perubahan pada model. Ini mengurangi jumlah data yang mengalir melalui jaringan dan kebutuhan akan bandwidth.
3
3. Keamanan dan kepatuhan yang ditingkatkan: Karena data mentah tetap lokal, pembelajaran federasi terdesentralisasi mendukung langkah-langkah keamanan yang kuat. Organisasi dapat lebih mudah mengikuti aturan privasi dan persyaratan hukum serta mengurangi risiko kebocoran data.
4
4. Skalabilitas pada perangkat berbeda: Pembelajaran federasi kompatibel dengan berbagai perangkat, mulai dari server besar hingga ponsel pintar. Ini memungkinkan banyak perangkat bekerja sama untuk melatih model, menggunakan data mereka sendiri untuk secara perlahan membuat sistem menjadi lebih pintar dari waktu ke waktu.

Apa saja contoh model pembelajaran federasi?

• Google Assistant: Untuk meningkatkan pengenalan suara, Google menggunakan pembelajaran federasi pada Assistant-nya. Ini berarti audio pribadi Anda tidak pernah meninggalkan ponsel karena AI dilatih langsung di perangkat Anda.
• Kendaraan otonom: Dengan platform FLARE NVIDIA, mobil self-driving di berbagai negara dapat melatih model bersama. Setiap kendaraan berbagi wawasan lokal sambil tetap mengikuti aturan privasi, yang dapat meningkatkan sistem global.
• Robotika: Robot menggunakan pembelajaran federasi untuk meningkatkan cara mereka bergerak, membuat keputusan, dan menyelesaikan tugas. Sistem FLDDPG, misalnya, menggunakan FL dalam robotika swarm. Bahkan di lokasi dengan komunikasi yang buruk atau terbatas, grup dapat meningkatkan navigasi dan pengambilan keputusan karena setiap robot melatih secara lokal dan berbagi pembaruan model.
• Perawatan kesehatan: Platform MedPerf menggunakan pembelajaran federasi untuk menguji dan meningkatkan model AI medis di berbagai rumah sakit. Pembaruan lokal digabungkan melalui pembaruan model, memungkinkan AI bekerja dengan baik pada data dunia nyata sambil melindungi informasi pasien dan memastikan privasi.

Kesimpulan

Dalam artikel ini, kami telah menjelaskan apa itu pembelajaran federasi, bagaimana cara kerjanya, dan tiga jenis utamanya. Kami juga telah berbagi keunggulan dan contoh nyata yang menunjukkan cara kerja teknologi ini dalam praktik. Pippit AI menggunakan prinsip serupa dalam pembuatan konten dan memungkinkan Anda menghasilkan video, gambar, dan avatar sambil tetap menjaga kendali atas data Anda. Mulai gunakan Pippit hari ini dan buat konten yang menghormati privasi.

FAQ

1
1. Apa itu pembelajaran terfederasi terdesentralisasi?

Pembelajaran terfederasi terdesentralisasi melatih model AI pada beberapa perangkat atau organisasi menggunakan data mereka sendiri dan hanya berbagi pembaruan. Ini melindungi privasi, mengurangi transfer data, dan memungkinkan model belajar dari berbagai sumber. Dengan Pippit, Anda dapat membuat video, gambar, dan avatar di perangkat Anda. Anda dapat menghasilkan skrip dalam berbagai bahasa, mengedit gambar, dan menyesuaikan avatar sementara file asli Anda tetap berada di perangkat Anda.

2
1. Apakah ada tutorial gratis tentang federated learning?

Ya, beberapa kursus gratis tentang federated learning, panduan langkah-demi-langkah, dan demo tersedia online yang menunjukkan bagaimana model dilatih secara lokal di perangkat dan bagaimana pembaruan dibagikan untuk meningkatkan model global. Dengan Pippit, Anda dapat menerapkan pendekatan serupa pada pembuatan konten. Anda dapat membuat video dengan teks otomatis dan suara, merancang gambar atau mengeditnya menggunakan AI upscale, inpainting, atau outpainting, serta membuat avatar AI menggunakan foto Anda. Pippit memungkinkan Anda bereksperimen dengan fitur-fitur ini langsung di perangkat Anda, sehingga Anda dapat menjelajahi dan mempraktikkan pembuatan konten sambil memastikan file Anda tetap pribadi.

3
1. Apakah Google menggunakan federated learning?

Ya, Google menggunakan federated learning di beberapa produknya, seperti Google Assistant dan keyboard smartphone. Dengan Pippit, Anda dapat mengambil pendekatan langsung yang serupa untuk membuat konten untuk pemasaran digital, promosi produk, dan lainnya. Semua ini berlangsung di perangkat Anda, sehingga media asli Anda tetap pribadi saat Anda bereksperimen dengan fitur kreatif.