Como funciona o aprendizado federado: principais benefícios e exemplos práticos

O que é aprendizado federado e como ele funciona?

Aprendizado federado significa "uma abordagem de aprendizado de máquina descentralizada em que vários dispositivos ou servidores trabalham juntos para treinar um modelo de IA sem trocar dados brutos. Cada dispositivo treina o modelo usando suas próprias informações. Em seguida, ele envia apenas as atualizações para um servidor central, que combina essas atualizações para melhorar o modelo principal."

O processo tem quatro etapas principais:

• Inicialização do modelo: Nesta fase, um servidor central cria um modelo inicial e o envia para vários dispositivos, como telefones, sensores ou pequenos servidores. O servidor oferece instruções sobre o treinamento, que incluem o número total de rodadas e outras configurações.
• Treinamento local: No passo de treinamento local, cada dispositivo utiliza apenas seus próprios dados para treinar o modelo. Após comparar as previsões do modelo com as respostas corretas, o dispositivo atualiza o modelo para aumentar a precisão. Esse processo é repetido várias vezes conforme as instruções. Quando o treinamento é concluído, cada dispositivo calcula como o modelo mudou, o que é chamado de atualizações locais.
• Compartilhamento e agregação de atualizações: Após o treinamento, os dispositivos compartilham suas atualizações com o servidor em vez de enviar os dados originais. O servidor então combina todas essas atualizações, geralmente calculando uma média, para criar um novo modelo global. Pode aplicar métodos de segurança adicionais para garantir que ninguém consiga identificar qual dispositivo contribuiu com determinada atualização.
• Distribuição do modelo: Finalmente, todos os dispositivos recebem o modelo global atualizado do servidor, que então inicia a próxima rodada de treinamento para adquirir mais conhecimento e precisão.

Quais são os três tipos de aprendizado federado em IA?

O aprendizado federado pode funcionar de diferentes maneiras dependendo de como os dados são compartilhados. Os três principais tipos são:

• Horizontal Aprendizado Federado: Isso ocorre quando diferentes grupos possuem o mesmo tipo de dados, mas para pessoas diferentes. Considere, por exemplo, um número de hospitais em diferentes cidades que coletam dados de pacientes (que incluem sinais vitais, diagnósticos e resultados de exames de sangue) e enviam apenas atualizações para um servidor central. O servidor então combina essas atualizações para treinar um modelo que aprende com todos os hospitais juntos, sem nunca acessar os registros pessoais dos pacientes.
• Vertical Aprendizado Federado: Isso é usado quando os grupos possuem dados sobre as mesmas pessoas, mas cada um detém diferentes tipos de informação. Por exemplo, um varejista online sabe sobre as compras passadas de um cliente, e um banco conhece a pontuação de crédito desse cliente. Juntos, o banco e a loja podem treinar um modelo para identificar fraudes ou fazer recomendações de produtos, mas cada um esconde suas limitações. VFL funciona bem quando os recursos de dados são diferentes, mas os usuários ou IDs de amostra são os mesmos.
• Aprendizado Federado de Transferência: FTL se aplica quando os participantes têm pessoas completamente diferentes e tipos de dados diferentes. Por exemplo, um pequeno varejista em uma cidade e um grande varejista em outra cidade. O pequeno varejista não tem muitos dados para treinar um modelo de recomendação. No entanto, ele pode aproveitar o modelo do grande varejista usando FTL. Mesmo que os clientes e os recursos dos dados sejam diferentes, as técnicas de aprendizado por transferência utilizam padrões de um conjunto de dados para outro.

Pippit AI: Empoderando usuários na criação descentralizada de conteúdo

Pippit é uma ferramenta tudo-em-um para empresas criarem materiais de marketing de alta qualidade para marca pessoal, atualizações de mídias sociais ou anúncios. Ele permite que você converta instantaneamente sua entrada de texto em vídeos ou imagens envolventes em minutos. Não apenas isso, mas ele suporta mais de 28 idiomas e permite importar seus produtos, personalizar visuais e editar o conteúdo até a perfeição antes de compartilhá-los em plataformas sociais ou profissionais.

Recursos principais do Pippit para criação de conteúdo descentralizado

O Pippit AI oferece recursos que apoiam a criação de conteúdo descentralizado, permitindo produzir conteúdo profissional diretamente em seus dispositivos enquanto garante privacidade.

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1. Modo agente de vídeo com inteligência artificial para criação de conteúdo inteligente

O modo Agente do Pippit pode transformar uma solicitação de texto em um vídeo completo. Insira simplesmente uma solicitação, cole o link, envie arquivos de mídia ou importe um documento, e deixe que a IA gere vídeos para você em minutos. Ele escreve o roteiro em diferentes idiomas e adiciona legendas, voz e avatares automaticamente. Isso significa que você pode criar vídeos localmente sem enviar seus dados brutos para nenhum lugar.

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1. Avatares digitais personalizáveis

Com o Pippit, você pode escolher em uma biblioteca de avatares ou criar um a partir de sua própria imagem, adicionar uma voz e utilizá-lo em seus vídeos. Isso permite que você controle sua identidade digital enquanto produz conteúdo para redes sociais, marketing, apresentações e muito mais.

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1. Geração rápida de imagens com uma ferramenta de design AI

A ferramenta de design AI no Pippit utiliza o modelo Nano Banana de texto para imagem do Google DeepMind para criar imagens a partir de uma descrição simples em texto. Além disso, você pode usar as opções de AI inpainting e outpainting para editar suas fotos e adicionar ou restaurar elementos. Ele até permite melhorar a qualidade das suas fotos ou usar a borracha para remover objetos indesejados no fundo.

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1. Integre-se perfeitamente com plataformas de comércio eletrônico

Você pode integrar e importar seus produtos facilmente da sua loja Shopify ou TikTok para sua conta Pippit. Você pode então usar as imagens ou clipes para criar vídeos de produtos Shopify envolventes ou cartazes promocionais usando IA. Ele também permite importar os detalhes do produto em formato CSV e adicionar um link comprável aos seus vídeos ao compartilhá-los em sua conta TikTok.

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1. Dê vida às fotos estáticas

A ferramenta \"AI talking photo\" no Pippit transforma sua foto de retrato em um vídeo de avatar falante. Ela permite que você adicione um roteiro, escolha uma voz, sobreponha legendas ou envie sua gravação de áudio para o avatar falar. Também possui modelos pré-definidos de fotos falantes e uma biblioteca de áudios em alta para escolher.

Quais são as principais vantagens dos modelos de aprendizado federado?

As estruturas de aprendizado federado trazem vários benefícios que melhoram como os sistemas de IA aprendem e tornam seu uso mais seguro e prático em ambientes reais:

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1. Maior privacidade de dados: Como o aprendizado federado treina modelos diretamente no seu dispositivo, seus dados pessoais nunca saem dele. Isso protege seus dados sensíveis e reduz os riscos de vazamentos, hacking ou uso indevido.
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2. Transferência de dados reduzida: Em vez de enviar conjuntos de dados completos para um servidor central, seus dispositivos enviam apenas atualizações ou alterações para o modelo. Isso reduz a quantidade de dados que trafegam pela rede e a demanda por largura de banda.
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3. Segurança e conformidade aprimoradas: Como os dados brutos permanecem locais, o aprendizado federado descentralizado suporta medidas de segurança robustas. As organizações podem seguir regras de privacidade e requisitos legais com mais facilidade e reduzir o risco de vazamento de dados.
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4. Escalabilidade em diferentes dispositivos: O aprendizado federado é compatível com uma variedade de dispositivos, desde grandes servidores até smartphones. Permite que muitos dispositivos trabalhem juntos para treinar um modelo, usando seus próprios dados para tornar o sistema mais inteligente ao longo do tempo.

Quais são exemplos de modelos de aprendizado federado?

• Google Assistente: Para melhorar o reconhecimento de voz, o Google utiliza aprendizado federado em seu Assistente. Isso significa que seu áudio pessoal nunca sai do telefone, pois a IA é treinada diretamente no seu dispositivo.
• Veículos autônomos: Com a plataforma FLARE da NVIDIA, carros autônomos em diferentes países podem treinar modelos juntos. Cada veículo compartilha insights locais enquanto segue as regras de privacidade, o que pode melhorar o sistema global.
• Robótica: Robôs utilizam aprendizado federado para melhorar como se movem, tomam decisões e realizam tarefas. O sistema FLDDPG, por exemplo, utiliza aprendizado federado em robótica de enxame. Mesmo em locais com comunicação precária ou limitada, o grupo pode melhorar a navegação e a tomada de decisões porque cada robô treina localmente e compartilha atualizações de modelo.
• Saúde: A plataforma MedPerf utiliza aprendizado federado para testar e aprimorar modelos de IA médica em múltiplos hospitais. As atualizações locais são combinadas através de atualizações de modelo, permitindo que a IA funcione bem com dados do mundo real enquanto protege informações de pacientes e garante a privacidade.

Conclusão

Neste artigo, exploramos o que é o aprendizado federado, como ele funciona e seus três principais tipos. Também compartilhamos suas vantagens e exemplos práticos que mostram como essa tecnologia funciona na prática. A Pippit AI utiliza princípios semelhantes na criação de conteúdo e permite que você gere vídeos, imagens e avatares enquanto mantém o controle de seus dados. Comece a usar o Pippit hoje e crie conteúdo que respeite a privacidade.

Perguntas Frequentes

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1. O que é aprendizado federado descentralizado?

O aprendizado federado descentralizado treina modelos de IA em vários dispositivos ou organizações usando seus próprios dados e compartilha apenas as atualizações. Isso protege a privacidade, reduz a transferência de dados e permite que o modelo aprenda de diferentes fontes. Com o Pippit, você pode criar vídeos, imagens e avatares no seu dispositivo. Você pode gerar scripts em vários idiomas, editar imagens e personalizar avatares enquanto seus arquivos originais permanecem no seu dispositivo.

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1. Existe algum tutorial gratuito sobre aprendizado federado?

Sim, vários cursos gratuitos sobre aprendizado federado, guias passo a passo e demonstrações estão disponíveis online, mostrando como os modelos são treinados localmente nos dispositivos e como as atualizações são compartilhadas para melhorar um modelo global. Com o Pippit, você pode aplicar uma abordagem semelhante à criação de conteúdo. Você pode gerar vídeos com legendas e vozes automatizadas, criar ou editar imagens com uso de IA para melhoria de resolução, inpainting ou outpainting, e criar avatares de IA usando suas fotos. O Pippit permite que você experimente esses recursos diretamente no seu dispositivo, para que possa explorar e praticar a criação de conteúdo enquanto seus arquivos permanecem privados.

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1. A Google está usando aprendizado federado?

Sim, o Google usa aprendizado federado em vários de seus produtos, como o Google Assistente e teclados de smartphones. Com o Pippit, você pode adotar uma abordagem prática semelhante para criar conteúdo de marketing digital, promoção de produtos e muito mais. Tudo isso acontece no seu dispositivo, para que sua mídia original permaneça privada enquanto você experimenta recursos criativos.