Bagaimana Pembelajaran Teragih Berfungsi: Faedah Utama dan Contoh Praktikal

Apa itu pembelajaran teragih, dan bagaimana ia berfungsi?

Pembelajaran teragih bermaksud \"pendekatan pembelajaran mesin terdesentralisasi di mana beberapa peranti atau pelayan bekerja bersama untuk melatih model AI tanpa menukar data mentah. Setiap peranti melatih model menggunakan maklumatnya sendiri. Kemudian, ia hanya menghantar kemas kini kepada pelayan pusat, yang menggabungkan kemas kini ini untuk meningkatkan model utama.\"

Proses ini mempunyai empat langkah utama:

• Permulaan model: Dalam fasa ini, pelayan pusat mencipta model permulaan dan menghantarnya kepada beberapa peranti, seperti telefon, sensor, atau pelayan kecil. Pelayan menyediakan arahan tentang latihan, yang merangkumi jumlah pusingan dan tetapan lain.
• Latihan tempatan: Dalam langkah latihan tempatan, setiap peranti hanya menggunakan datanya sendiri untuk melatih model. Selepas membandingkan ramalan model dengan jawapan yang betul, peranti mengemas kini model untuk meningkatkan ketepatan. Ia mengulangi proses ini beberapa kali mengikut arahan. Sebaik sahaja latihan selesai, setiap peranti mengira bagaimana model telah berubah, yang dipanggil kemas kini tempatan.
• Perkongsian dan pengagregatan kemas kini: Selepas latihan, peranti berkongsi kemas kini mereka dengan pelayan bukannya menghantar data asal. Pelayan kemudian mencampurkan semua kemas kini ini bersama-sama, biasanya dengan mengambil purata, untuk mencipta model global baharu. Ia mungkin menggunakan kaedah keselamatan tambahan untuk memastikan tiada siapa yang dapat mengetahui peranti mana yang menyumbangkan kemas kini tertentu.
• Pengedaran model: Akhirnya, semua peranti menerima model global yang dikemas kini daripada pelayan pada penghujungnya, yang kemudiannya memulakan pusingan latihan seterusnya untuk memperoleh lebih banyak pengetahuan dan ketepatan.

Apakah tiga jenis pembelajaran berfederasi dalam AI?

Pembelajaran berfederasi boleh berfungsi dengan pelbagai cara bergantung pada bagaimana data itu dikongsi. Tiga jenis utama adalah:

• Horizontol Pembelajaran Berfederasi: Ini berlaku apabila kumpulan yang berbeza mempunyai jenis data yang sama tetapi bagi individu yang berbeza. Pertimbangkan, sebagai contoh, sejumlah hospital di bandar yang berlainan yang mengumpulkan data pesakit (termasuk tanda vital, diagnosis, dan keputusan ujian darah) dan hanya menghantar kemas kini ke pelayan pusat. Pelayan tersebut kemudian menggabungkan kemas kini ini untuk melatih model yang belajar daripada semua hospital secara bersama, tanpa pernah melihat rekod pesakit secara peribadi.
• Vertikal Pembelajaran Berfederasi: Ini digunakan apabila kumpulan mempunyai data tentang individu yang sama, tetapi setiap kumpulan memiliki jenis maklumat yang berbeza. Sebagai contoh, seorang peruncit dalam talian menyimpan rekod pembelian pelanggan yang lalu, manakala bank menyimpan skor kredit pelanggan tersebut. Bersama-sama, bank dan peruncit boleh melatih model untuk mengenal pasti penipuan atau memberikan cadangan produk, tetapi setiap pihak merahsiakan kekurangan mereka. VFL berfungsi dengan baik apabila ciri data berbeza, tetapi pengguna atau ID sampel adalah sama
• Pembelajaran Perpindahan Federated: FTL digunakan apabila peserta mempunyai individu yang berlainan sepenuhnya dan jenis data yang berbeza Contohnya adalah sebuah peruncit kecil di satu bandar dan peruncit lebih besar di bandar lain Peruncit kecil tersebut tidak mempunyai banyak data untuk melatih model cadangan Namun, dia boleh memanfaatkan model peruncit yang lebih besar dengan menggunakan FTL Walaupun pelanggan dan ciri data adalah berbeza, teknik pembelajaran perpindahan menggunakan corak daripada satu dataset ke dataset yang lain

Pippit AI: Memberdayakan pengguna dalam penciptaan kandungan terdesentralisasi

Pippit adalah alat serbaguna untuk perniagaan menghasilkan bahan pemasaran berkualiti tinggi untuk penjenamaan peribadi, kemaskini media sosial, atau iklan Ia membolehkan anda dengan segera menukar input teks anda kepada video atau imej yang menarik dalam beberapa minit Bukan itu sahaja, ia menyokong lebih daripada 28 bahasa dan membolehkan anda mengimport produk anda, menyesuaikan visual, dan mengedit kandungan ke tahap sempurna sebelum berkongsi di platform sosial atau profesional.

Ciri utama Pippit untuk penciptaan kandungan terdesentralisasi

Pippit AI menawarkan ciri-ciri yang menyokong penciptaan kandungan terdesentralisasi untuk memberikan pilihan menghasilkan kandungan profesional daripada peranti anda sambil memastikan privasi.

1
1. Mod agen berkuasa AI untuk penciptaan kandungan pintar

Mod Agen Pippit boleh menukar arahan teks menjadi video penuh. Cukup masukkan arahan, tampal pautan anda, muat naik fail media, atau bawa dokumen masuk, dan biarkan AI menjana video untuk anda dalam beberapa minit. Ia menulis skrip dalam pelbagai bahasa dan menambah kapsyen, suara, dan avatar secara automatik. Ini bermakna anda boleh mencipta video secara lokal tanpa menghantar data mentah anda ke mana-mana.

2
1. Avatar digital yang boleh disesuaikan

Dengan Pippit, anda boleh memilih daripada pustaka avatar atau mencipta satu daripada imej anda sendiri untuk menambah suara dan menggunakannya dalam video anda. Ini membolehkan anda mengawal identiti digital anda sambil menghasilkan kandungan untuk media sosial, pemasaran, pembentangan, dan banyak lagi.

3
1. Penjanaan imej pantas dengan alat reka bentuk AI

Alat reka bentuk AI dalam Pippit menggunakan model teks-ke-imej Nano Banana oleh Google DeepMind untuk mencipta imej daripada deskripsi teks ringkas anda. Bukan itu sahaja, tetapi anda boleh menggunakan pilihan AI inpaint dan outpaint untuk mengedit foto anda serta menambah atau memulihkan elemen. Ia membolehkan anda meningkatkan kualiti foto anda atau menggunakan pemadam untuk menghapus objek yang tidak diingini dalam latar belakang.

4
1. Gabungkan dengan platform e-dagang tanpa sebarang kerumitan

Anda boleh mengintegrasi dengan mudah dan mengimport produk anda dari kedai Shopify atau TikTok ke akaun Pippit anda. Anda kemudian boleh menggunakan imej atau klip untuk mencipta video produk Shopify yang menarik atau poster promosi menggunakan AI. Ia juga membolehkan anda membawa butiran produk dalam format CSV dan menambah pautan beli-belah ke video anda semasa berkongsi ke akaun TikTok anda.

5
1. Menghidupkan foto statik

Alat "AI talking photo" dalam Pippit mengambil gambar potret anda dan menukarkannya menjadi video avatar bercakap Ia membolehkan anda menambah skrip, memilih suara, dan menambah sari kata atau memuat naik rakaman audio anda untuk avatar bercakap. Ia juga mempunyai templat foto bercakap yang telah ditetapkan dan perpustakaan audio trending untuk dipilih.

Apakah kelebihan utama model pembelajaran teragih?

Rangka kerja pembelajaran teragih membawa beberapa manfaat yang meningkatkan cara sistem AI belajar dan menjadi lebih selamat serta praktikal untuk digunakan dalam situasi dunia sebenar:

1
1. Peningkatan privasi data: Oleh kerana pembelajaran teragih melatih model terus pada peranti anda, butiran peribadi anda tidak akan meninggalkan peranti tersebut. Ini melindungi data sensitif anda dan mengurangkan risiko kebocoran, penggodaman, atau penyalahgunaan.
2
2. Pengurangan pemindahan data: Daripada menghantar keseluruhan data kepada pelayan pusat, peranti anda hanya menghantar kemas kini atau perubahan kepada model. Ini mengurangkan jumlah data yang bergerak melalui rangkaian dan permintaan untuk jalur lebar.
3
3. Keselamatan dan pematuhan yang dipertingkatkan: Oleh kerana data mentah kekal di lokasi, pembelajaran berpusat yang terdesentralisasi menyokong langkah keselamatan yang kuat. Organisasi boleh mengikuti peraturan privasi dan keperluan undang-undang dengan lebih mudah serta mengurangkan risiko kebocoran data.
4
4. Kebolehsuaian pada pelbagai peranti: FL serasi dengan pelbagai peranti, daripada pelayan besar hingga telefon pintar. Ia membolehkan banyak peranti bekerjasama untuk melatih model, menggunakan data masing-masing untuk menjadikan sistem lebih bijak secara beransur-ansur.

Apakah contoh model pembelajaran berpusat?

• Google Assistant: Untuk meningkatkan pengecaman suara, Google menggunakan pembelajaran berpusat dalam Assistant-nya. Ini bermakna audio peribadi anda tidak pernah meninggalkan telefon kerana AI dilatih secara langsung pada peranti anda.
• Kenderaan autonomi: Dengan platform FLARE NVIDIA, kereta pandu sendiri di pelbagai negara boleh melatih model bersama. Setiap kenderaan berkongsi maklumat tempatan sambil tetap mematuhi peraturan privasi, yang boleh meningkatkan sistem global.
• Robotik: Robot menggunakan pembelajaran teragih untuk memperbaiki cara mereka bergerak, membuat keputusan, dan melaksanakan tugas. Sistem FLDDPG, sebagai contoh, menggunakan pembelajaran teragih dalam robotik kawanan. Walaupun di lokasi dengan komunikasi yang buruk atau terhad, kumpulan ini boleh meningkatkan navigasi dan pembuatan keputusan kerana setiap robot melatih secara tempatan dan berkongsi kemas kini model.
• Penjagaan kesihatan: Platform MedPerf menggunakan pembelajaran teragih untuk menguji dan memperbaiki model AI perubatan di pelbagai hospital. Kemas kini tempatan digabungkan melalui kemas kini model, yang membolehkan AI berprestasi baik pada data dunia sebenar sambil melindungi maklumat pesakit dan memastikan privasi.

Kesimpulan

Dalam artikel ini, kami telah meneroka apa itu pembelajaran teragih, cara ia berfungsi, dan tiga jenis utamanya. Kami juga telah berkongsi kelebihannya dan contoh dunia sebenar yang menunjukkan bagaimana teknologi ini berfungsi dalam praktik. Pippit AI menggunakan prinsip yang sama dalam penciptaan kandungan dan membolehkan anda menjana video, imej, dan avatar sambil mengekalkan kawalan terhadap data anda. Mula gunakan Pippit hari ini dan hasilkan kandungan yang menghormati privasi.

Soalan Lazim

1
1. Apa itu pembelajaran gabungan terdesentralisasi?

Pembelajaran gabungan terdesentralisasi melatih model AI pada pelbagai peranti atau organisasi yang menggunakan data mereka sendiri dan hanya berkongsi kemas kini. Ini melindungi privasi, mengurangkan pemindahan data, dan membolehkan model belajar dari pelbagai sumber. Dengan Pippit, anda boleh mencipta video, imej, dan avatar pada peranti anda. Anda boleh menjana skrip dalam pelbagai bahasa, menyunting imej, dan menyesuaikan avatar sambil fail asal anda kekal pada peranti anda.

2
1. Adakah terdapat tutorial percuma tentang federated learning?

Ya, beberapa kursus percuma, panduan langkah demi langkah, dan demo tentang federated learning tersedia dalam talian yang menunjukkan bagaimana model dilatih secara tempatan pada peranti dan bagaimana kemas kini dikongsi untuk memperbaiki model global. Dengan Pippit, anda boleh menggunakan pendekatan serupa untuk penciptaan kandungan. Anda boleh menjana video dengan kapsyen dan suara automatik, mereka bentuk imej atau menyuntingnya dengan AI upscale, inpainting, atau outpainting, serta mencipta avatar AI menggunakan foto anda. Pippit membolehkan anda mencuba ciri-ciri ini terus pada peranti anda, jadi anda boleh meneroka dan berlatih mencipta kandungan sementara fail anda kekal peribadi.

3
1. Adakah Google menggunakan federated learning?

Ya, Google menggunakan federated learning dalam beberapa produknya, seperti Google Assistant dan papan kekunci telefon pintar. Dengan Pippit, anda boleh mengambil pendekatan praktikal serupa untuk mencipta kandungan bagi pemasaran digital, promosi produk, dan banyak lagi. Semua ini berlaku pada peranti anda, jadi media asal anda kekal peribadi semasa anda mencuba ciri-ciri kreatif.