Come funziona il Federated Learning: vantaggi principali ed esempi pratici

Che cos'è l'apprendimento federato e come funziona?

L'apprendimento federato significa "un approccio decentralizzato di machine learning in cui più dispositivi o server lavorano insieme per addestrare un modello di intelligenza artificiale senza scambiare dati grezzi. Ogni dispositivo addestra il modello utilizzando le proprie informazioni. Successivamente, invia solo gli aggiornamenti a un server centrale, che li combina per migliorare il modello principale."

Il processo si compone di quattro fasi principali:

• Inizializzazione del modello: In questa fase, un server centrale crea un modello iniziale e lo invia a diversi dispositivi, come telefoni, sensori o piccoli server. Il server fornisce istruzioni sulla formazione, che includono il numero totale di round e altre impostazioni.
• Formazione locale: Nel passaggio di formazione locale, ogni dispositivo utilizza solo i propri dati per addestrare il modello. Dopo aver confrontato le previsioni del modello con le risposte corrette, il dispositivo aggiorna il modello per aumentare l'accuratezza. Ripete questo processo diverse volte secondo le istruzioni. Una volta completata la formazione, ogni dispositivo calcola come il modello è cambiato, chiamati aggiornamenti locali.
• Condivisione e aggregazione degli aggiornamenti: Dopo l'addestramento, i dispositivi condividono i loro aggiornamenti con il server invece di inviare i dati originali. Il server quindi combina tutti questi aggiornamenti, solitamente facendone la media, per creare un nuovo modello globale. Può applicare metodi di sicurezza aggiuntivi per garantire che nessuno possa sapere quale dispositivo ha contribuito con quale aggiornamento.
• Distribuzione del modello: Infine, tutti i dispositivi ricevono il modello globale aggiornato dal server alla fine, che avvia quindi il prossimo round di formazione per acquisire maggiore conoscenza e accuratezza.

Quali sono i tre tipi di apprendimento federato nell'IA?

L'apprendimento federato può funzionare in modi diversi a seconda di come i dati vengono condivisi. I tre tipi principali sono:

• Orizzontale Apprendimento Federato: Questo si verifica quando gruppi diversi hanno lo stesso tipo di dati, ma relativi a persone diverse. Considera, ad esempio, un numero di ospedali in diverse città che raccolgono dati dei pazienti (che includono segni vitali, diagnosi e risultati degli esami del sangue) e inviano solo aggiornamenti a un server centrale. Il server combina quindi questi aggiornamenti per addestrare un modello che apprende da tutti gli ospedali insieme, senza mai visualizzare i record personali dei pazienti.
• Verticale Apprendimento Federato: Questo viene utilizzato quando gruppi hanno dati sulle stesse persone, ma ciascuno possiede tipi di informazioni diversi. Ad esempio, un rivenditore online conosce gli acquisti passati di un cliente, mentre una banca conosce il punteggio di credito del cliente. Insieme, la banca e il negozio possono addestrare un modello per identificare frodi o fare raccomandazioni di prodotti, ma ciascuno cela le proprie carenze. VFL funziona bene quando le caratteristiche dei dati sono diverse, ma gli utenti o gli ID dei campioni sono gli stessi.
• Federated Transfer Learning: FTL si applica quando i partecipanti hanno persone completamente diverse e tipi di dati differenti. Diciamo un piccolo rivenditore in una città e un grande rivenditore in un'altra città. Il piccolo rivenditore non dispone di molti dati per addestrare un modello di raccomandazione. Tuttavia, può sfruttare il modello del grande rivenditore utilizzando FTL. Anche se i clienti e le caratteristiche dei dati sono diversi, le tecniche di apprendimento trasferito utilizzano modelli da un dataset a un altro.

Pippit AI: Fornire supporto agli utenti nella creazione decentralizzata di contenuti

Pippit è una soluzione tutto-in-uno per le aziende che vogliono creare materiali di marketing di alta qualità per il branding personale, gli aggiornamenti sui social media o la pubblicità. Ti consente di convertire immediatamente il tuo input di testo in video o immagini coinvolgenti in pochi minuti. Non solo questo, ma supporta più di 28 lingue e ti consente di importare i tuoi prodotti, personalizzare i contenuti visivi e modificare il contenuto alla perfezione prima di condividerlo su piattaforme social o professionali.

Caratteristiche principali di Pippit per la creazione decentralizzata di contenuti

Pippit AI offre funzionalità che supportano la creazione decentralizzata di contenuti, permettendoti di produrre contenuti professionali dai tuoi dispositivi garantendo al contempo la privacy.

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1. Modalità agente video basata su AI per la creazione intelligente di contenuti

La modalità Agente di Pippit può trasformare un input di testo in un video completo. Basta inserire un prompt, incollare un link, caricare file multimediali o importare un documento e lasciare che l'AI generi video per te in pochi minuti. Scrive il copione in diverse lingue e aggiunge automaticamente sottotitoli, voce e avatar. Questo significa che puoi creare video localmente senza inviare i tuoi dati grezzi altrove.

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1. Avatar digitali personalizzabili

Con Pippit, puoi scegliere da una libreria di avatar o crearne uno partendo dalla tua immagine per aggiungere una voce e usarlo nei tuoi video. Questo ti permette di controllare la tua identità digitale mentre produci contenuti per i social media, il marketing, le presentazioni e altro ancora.

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1. Generazione rapida di immagini con uno strumento di design AI

Lo strumento di design AI di Pippit utilizza il modello Nano Banana di Google DeepMind per creare immagini dalla tua semplice descrizione testuale. Non solo, ma puoi utilizzare le opzioni AI inpaint e outpaint per modificare le tue foto e aggiungere o ripristinare elementi. Ti consente persino di migliorare la qualità della tua foto o usare la gomma per rimuovere oggetti indesiderati dallo sfondo.

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1. Integra facilmente con le piattaforme di e-commerce

Puoi integrare e importare facilmente i tuoi prodotti dal tuo negozio Shopify o TikTok nel tuo account Pippit. Puoi quindi utilizzare le immagini o i clip per creare accattivanti video di prodotti Shopify o poster promozionali usando l'AI. Ti consente anche di importare i dettagli del prodotto in formato CSV e aggiungere un link acquistabile ai tuoi video, condividendoli sul tuo account TikTok.

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1. Dai vita alle foto statiche

Lo strumento \"foto parlante AI\" in Pippit trasforma la tua foto in un video di avatar parlante. Ti permette di aggiungere uno script, scegliere una voce, sovrapporre sottotitoli o caricare la tua registrazione audio affinché l'avatar possa parlare. Offre anche modelli preimpostati di foto parlanti e una libreria di audio di tendenza tra cui scegliere.

Quali sono i principali vantaggi dei modelli di apprendimento federato?

I framework di apprendimento federato offrono numerosi vantaggi che migliorano il modo in cui i sistemi di intelligenza artificiale apprendono, rendendoli più sicuri e pratici da utilizzare in contesti reali:

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1. Maggiore privacy dei dati: Poiché l'apprendimento federato addestra i modelli direttamente sul tuo dispositivo, i tuoi dati personali non lo lasciano mai. Questo protegge i tuoi dati sensibili e riduce il rischio di fughe di dati, hacking o uso improprio.
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2. Trasferimento dati ridotto: Invece di inviare interi dataset a un server centrale, i tuoi dispositivi inviano solo aggiornamenti o modifiche al modello. Questo riduce la quantità di dati che viaggiano sulla rete e la domanda di larghezza di banda.
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3. Sicurezza e conformità migliorate: Poiché i dati grezzi rimangono locali, l'apprendimento federato decentralizzato supporta misure di sicurezza avanzate. Le organizzazioni possono seguire più facilmente le regole sulla privacy e i requisiti legali, riducendo il rischio di violazioni dei dati.
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4. Scalabilità su diversi dispositivi: FL è compatibile con una varietà di dispositivi, dai grandi server agli smartphone. Consente a molti dispositivi di lavorare insieme per addestrare un modello, utilizzando i propri dati per rendere il sistema più intelligente nel tempo.

Quali sono esempi di modelli di apprendimento federato?

• Google Assistant: Per migliorare il riconoscimento vocale, Google utilizza l'apprendimento federato nel suo Assistant. Ciò significa che il tuo audio personale non lascia mai il telefono, poiché l'intelligenza artificiale viene addestrata direttamente sul dispositivo.
• Veicoli autonomi: Con la piattaforma FLARE di NVIDIA, le auto a guida autonoma di diversi paesi possono allenare modelli insieme. Ogni veicolo condivide intuizioni locali rispettando le regole sulla privacy, il che può migliorare il sistema globale.
• Robotica: I robot utilizzano l'apprendimento federato per migliorare il modo in cui si muovono, prendono decisioni e completano compiti. Ad esempio, il sistema FLDDPG utilizza l'apprendimento federato nella robotica di sciame. Anche in luoghi con comunicazione limitata o scarsa, il gruppo può migliorare la navigazione e la presa di decisioni perché ogni robot si allena localmente e condivide aggiornamenti sui modelli.
• Assistenza sanitaria: La piattaforma MedPerf utilizza l'apprendimento federato per testare e migliorare i modelli di intelligenza artificiale medica in più ospedali. Gli aggiornamenti locali vengono combinati attraverso aggiornamenti del modello, permettendo all'AI di funzionare bene su dati reali proteggendo le informazioni dei pazienti e garantendo la privacy.

Conclusione

In questo articolo, abbiamo esplorato cos'è l'apprendimento federato, come funziona e i suoi tre tipi principali. Abbiamo anche condiviso i suoi vantaggi e esempi reali che mostrano come questa tecnologia funzioni in pratica. Pippit AI utilizza principi simili nella creazione di contenuti e ti consente di generare video, immagini e avatar mantenendo il controllo dei tuoi dati. Inizia a utilizzare Pippit oggi stesso e crea contenuti che rispettano la privacy.

FAQ

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1. Che cosa è l’apprendimento federato decentralizzato?

L’apprendimento federato decentralizzato allena modelli di intelligenza artificiale su più dispositivi o organizzazioni utilizzando i loro dati e condivide solo gli aggiornamenti. Questo protegge la privacy, riduce il trasferimento dei dati e consente al modello di apprendere da fonti diverse. Con Pippit, puoi creare video, immagini e avatar sul tuo dispositivo. Puoi generare script in più lingue, modificare immagini e personalizzare avatar mentre i tuoi file originali rimangono sul tuo dispositivo.

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1. C'è qualche tutorial gratuito sul federated learning?

Sì, sono disponibili online diversi corsi gratuiti sul federated learning, guide passo passo e dimostrazioni che mostrano come i modelli vengono addestrati localmente sui dispositivi e come gli aggiornamenti vengono condivisi per migliorare un modello globale. Con Pippit, puoi applicare un approccio simile alla creazione di contenuti. Puoi generare video con sottotitoli e voci automatizzati, progettare immagini o modificarle con funzionalità AI come upscale, inpainting o outpainting, e creare avatar AI utilizzando le tue foto. Pippit ti consente di sperimentare queste funzionalità direttamente sul tuo dispositivo, così puoi esplorare e praticare la creazione di contenuti mantenendo i tuoi file privati.

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1. Google sta utilizzando il federated learning?

Sì, Google utilizza il federated learning in diversi suoi prodotti, come Google Assistant e le tastiere per smartphone. Con Pippit, puoi adottare un approccio pratico simile per creare contenuti per il marketing digitale, la promozione di prodotti e altro. Tutto questo avviene sul tuo dispositivo, così i tuoi media originali rimangono privati mentre sperimenti con funzionalità creative.