Hoe Federated Learning werkt: Belangrijke voordelen en praktische voorbeelden

Wat is federatief leren en hoe werkt het?

Federatief leren betekent "een gedecentraliseerde machine learning-aanpak waarbij meerdere apparaten of servers samenwerken om een AI-model te trainen zonder onbewerkte gegevens uit te wisselen. Elk apparaat traint het model met zijn eigen informatie. Daarna stuurt het alleen de updates naar een centrale server, die deze combineert om het hoofdmodel te verbeteren."

Het proces heeft vier hoofd stappen:

• Modelinitialisatie: In deze fase creëert een centrale server een startmodel en stuurt het naar verschillende apparaten, zoals telefoons, sensoren of kleine servers. De server biedt instructies over training, waaronder het totale aantal rondes en andere instellingen.
• Lokale training: In de stap lokale training gebruikt elk apparaat uitsluitend zijn eigen gegevens om het model te trainen. Na het vergelijken van de voorspellingen van het model met de juiste antwoorden, werkt het apparaat het model bij om de nauwkeurigheid te verhogen. Het herhaalt dit proces meerdere keren volgens de instructies. Wanneer de training is voltooid, berekent elk apparaat hoe het model is veranderd, wat lokale updates wordt genoemd.
• Delen en aggregatie van updates: Na de training delen apparaten hun updates met de server in plaats van de originele gegevens te verzenden. De server vervolgens combineert al deze updates, meestal door ze te middelen, om een nieuw globaal model te creëren. Het kan extra beveiligingsmethoden toepassen om te zorgen dat niemand kan achterhalen welk apparaat welke update heeft bijgedragen.
• Modeldistributie: Ten slotte ontvangen alle apparaten het bijgewerkte globale model van de server, waarmee de volgende trainingsronde begint om meer kennis en nauwkeurigheid te verkrijgen.

Wat zijn de drie soorten federated learning in AI?

Federated learning kan op verschillende manieren werken, afhankelijk van hoe de data wordt gedeeld. De drie belangrijkste typen zijn:

• Horizontale Federated Learning: Dit treedt op wanneer verschillende groepen dezelfde soort data hebben, maar voor verschillende personen. Overweeg bijvoorbeeld een aantal ziekenhuizen in verschillende steden die patiëntgegevens verzamelen (inclusief vitale functies, diagnoses en bloedtestresultaten), en alleen updates naar een centrale server sturen. De server combineert vervolgens deze updates om een model te trainen dat van alle ziekenhuizen samen leert, zonder ooit persoonlijke patiëntgegevens te bekijken.
• Verticale Federated Learning: Dit wordt gebruikt wanneer groepen gegevens over dezelfde personen hebben, maar elk verschillende soorten informatie bezit. Bijvoorbeeld, een online retailer weet van eerdere aankopen van een klant, en een bank kent de kredietscore van de klant. De bank en de winkel kunnen samen een model trainen om fraude te identificeren of productaanbevelingen te maken, maar elk verbergt zijn tekortkomingen. VFL werkt goed wanneer datakenmerken verschillend zijn, maar de gebruikers of sample-ID's hetzelfde zijn.
• Federated Transfer Learning: FTL is toepasbaar wanneer deelnemers volledig verschillende mensen en verschillende soorten data hebben. Bijvoorbeeld een kleine retailer in één stad en een grotere retailer in een andere stad. De kleine retailer heeft niet veel data om een aanbevelingsmodel te trainen. Echter, hij kan profiteren van het model van de grotere retailer door gebruik te maken van FTL. Zelfs als de klanten en datakenmerken verschillend zijn, maken technieken voor transfer learning gebruik van patronen van één dataset naar een andere.

Pippit AI: Gebruikers versterken in gedecentraliseerde contentcreatie

Pippit is een alles-in-één toolkit voor bedrijven om hoogwaardige marketingmaterialen te creëren voor persoonlijke branding, sociale media-updates of advertenties. Het stelt je in staat om je tekstinvoer direct om te zetten in boeiende video's of afbeeldingen binnen enkele minuten. Niet alleen dat, maar het ondersteunt meer dan 28 talen en stelt je in staat om je producten te importeren, visuele elementen aan te passen en de content tot in de perfectie te bewerken voordat je deze deelt op sociale of professionele platforms.

Belangrijkste functies van Pippit voor gedecentraliseerde contentcreatie

Pippit AI biedt functies die gedecentraliseerde contentcreatie ondersteunen, zodat je professionele content kunt produceren vanaf je apparaten terwijl je privacy gewaarborgd blijft.

1
1. AI-gestuurde video-agentmodus voor slimme contentcreatie

De Agent-modus van Pippit kan een tekstprompt omzetten in een volledige video. Voer eenvoudig een prompt in, plak je link, upload mediabestanden of voeg een document toe, en laat AI binnen enkele minuten video's voor je genereren. Het schrijft het script in verschillende talen en voegt automatisch ondertitels, stem en avatars toe. Dit betekent dat je video's lokaal kunt maken zonder je ruwe data ergens anders naartoe te sturen.

2
1. Aanpasbare digitale avatars

Met Pippit kun je kiezen uit een bibliotheek met avatars of er een maken van je eigen afbeelding om er een stem aan toe te voegen en deze te gebruiken in je video's. Dit stelt je in staat om je digitale identiteit te beheren terwijl je content maakt voor sociale media, marketing, presentaties en meer.

3
1. Snelle afbeeldingsgeneratie met een AI-ontwerptool

De AI-ontwerptool in Pippit maakt gebruik van het Nano Banana tekst-naar-afbeelding model van Google DeepMind om beelden te creëren op basis van je eenvoudige tekstbeschrijvingen. Niet alleen dat, maar je kunt ook de AI inpaint- en outpaint-opties gebruiken om je foto's te bewerken en elementen toe te voegen of te herstellen. Het stelt je zelfs in staat om de kwaliteit van je foto’s te verbeteren of de gum te gebruiken om ongewenste objecten in de achtergrond te verwijderen.

4
1. Naadloze integratie met e-commerceplatforms

Je kunt eenvoudig je producten integreren en importeren vanuit je Shopify- of TikTok-winkel naar je Pippit-account. Je kunt de afbeeldingen of clips vervolgens gebruiken om boeiende Shopify-productvideo's of promoposters te maken met behulp van AI. Het stelt je ook in staat om productdetails in CSV-formaat te importeren en een direct aankooplijnk toe te voegen aan je video's tijdens het delen op je TikTok-account.

5
1. Breng statische foto's tot leven

De tool "AI pratend foto" in Pippit neemt je portretfoto en converteert deze in een pratende avatar-video. Het stelt je in staat om een script toe te voegen, een stem te kiezen, ondertitels toe te voegen of je eigen audiobestand te uploaden zodat de avatar spreekt. Het bevat ook vooraf ingestelde pratende foto-sjablonen en een bibliotheek met trending audiobestanden om uit te kiezen.

Wat zijn de belangrijkste voordelen van federatieve leer-modellen?

Federatieve leer-frames bieden verschillende voordelen die de manier verbeteren waarop AI-systemen leren en veiliger en praktischer worden in echte toepassingen:

1
1. Verbeterde gegevensprivacy: Aangezien federatief leren modellen rechtstreeks op je apparaat traint, verlaten je persoonlijke gegevens het apparaat nooit. Dit beschermt je gevoelige gegevens en verlaagt het risico op lekken, hacking of misbruik.
2
2. Verminderde gegevensoverdracht: In plaats van volledige datasets naar een centrale server te sturen, sturen je apparaten alleen updates of wijzigingen naar het model. Dit vermindert de hoeveelheid gegevens die via het netwerk reist en de vraag naar bandbreedte.
3
3. Verbeterde beveiliging en naleving: Aangezien ruwe gegevens lokaal blijven, ondersteunt gedecentraliseerd federatief leren sterke beveiligingsmaatregelen. Organisaties kunnen eenvoudiger privacyregels en wettelijke vereisten volgen en het risico op datalekken verminderen.
4
4. Schaalbaarheid op verschillende apparaten: Federatief leren is compatibel met een verscheidenheid aan apparaten, variërend van grote servers tot smartphones. Het stelt veel apparaten in staat samen te werken om een model te trainen, waarbij ze hun eigen gegevens gebruiken om het systeem langzaam slimmer te maken in de loop van de tijd.

Wat zijn voorbeelden van federatieve leermodellen?

• Google Assistent: Om spraakherkenning te verbeteren, gebruikt Google federatief leren in zijn Assistent. Dit betekent dat je persoonlijke audio nooit de telefoon verlaat omdat de AI rechtstreeks op je apparaat wordt getraind.
• Autonome voertuigen: Met NVIDIA's FLARE-platform kunnen zelfrijdende auto's in verschillende landen samen modellen trainen. Elk voertuig deelt lokale inzichten terwijl het nog steeds de privacyregels volgt, wat het wereldwijde systeem kan verbeteren.
• Robotica: Robots gebruiken federated learning om te verbeteren hoe ze bewegen, beslissingen nemen en taken uitvoeren. Het FLDDPG-systeem gebruikt bijvoorbeeld FL in zwermrobotica. Zelfs op locaties met slechte of beperkte communicatie kan de groep navigatie en besluitvorming verbeteren omdat elke robot lokaal traint en modelupdates deelt.
• Gezondheidszorg: Het MedPerf-platform gebruikt federated learning om medische AI-modellen in meerdere ziekenhuizen te testen en te verbeteren. Lokale updates worden gecombineerd via modelupdates, waardoor de AI goed presteert op echte gegevens terwijl de patiëntinformatie wordt beschermd en de privacy wordt gewaarborgd.

Conclusie

In dit artikel hebben we onderzocht wat federated learning is, hoe het werkt, en de drie belangrijkste typen. We hebben ook de voordelen en praktijkvoorbeelden gedeeld die laten zien hoe deze technologie in de praktijk werkt. Pippit AI gebruikt vergelijkbare principes bij het maken van content en stelt je in staat video's, afbeeldingen en avatars te genereren terwijl je controle houdt over je gegevens. Begin vandaag met Pippit en maak content die privacy respecteert.

Veelgestelde vragen

1
1. Wat is gedecentraliseerd federatief leren?

Gedecentraliseerd federatief leren traint AI-modellen op meerdere apparaten of organisaties met behulp van hun eigen gegevens en deelt alleen de updates. Dit beschermt privacy, vermindert gegevensoverdracht en stelt het model in staat te leren van verschillende bronnen. Met Pippit kun je video's, afbeeldingen en avatars op je apparaat maken. Je kunt scripts genereren in meerdere talen, afbeeldingen bewerken en avatars aanpassen terwijl je originele bestanden op je apparaat blijven.

2
1. Is er een gratis tutorial over federated learning?

Ja, er zijn verschillende gratis cursussen, stapsgewijze handleidingen en demo's over federated learning online beschikbaar die laten zien hoe modellen lokaal op apparaten worden getraind en hoe updates worden gedeeld om een globaal model te verbeteren. Met Pippit kun je een soortgelijke aanpak toepassen op het maken van content. Je kunt video's genereren met geautomatiseerde ondertitels en stemmen, afbeeldingen ontwerpen of bewerken met AI-upscaling, inpainting of outpainting, en AI-avatars maken met behulp van je foto's. Pippit laat je direct op je apparaat met deze functies experimenteren, zodat je contentcreatie kunt verkennen en oefenen terwijl je bestanden privé blijven.

3
1. Gebruikt Google federated learning?

Ja, Google gebruikt federated learning in verschillende van zijn producten, zoals Google Assistent en toetsenborden op smartphones. Met Pippit kun je een vergelijkbare praktische aanpak volgen bij het creëren van content voor digitale marketing, productpromotie en meer. Dit alles gebeurt op je apparaat, zodat je originele media privé blijven terwijl je experimenteert met creatieve functies.