Cum funcționează învățarea federată: Beneficii cheie și exemple practice

Ce este învățarea federată și cum funcționează?

Învățarea federată înseamnă „o abordare descentralizată a învățării automate, unde mai multe dispozitive sau servere lucrează împreună pentru a antrena un model AI fără a schimba datele brute. Fiecare dispozitiv antrenează modelul folosind propriile informații. Apoi, trimite doar actualizările către un server central, care combină aceste actualizări pentru a îmbunătăți modelul principal.”

Procesul are patru pași principali:

• Inițializarea modelului: În această fază, un server central creează un model inițial și îl trimite către mai multe dispozitive, cum ar fi telefoane, senzori sau servere mici. Serverul oferă instrucțiuni despre antrenament, care includ numărul total de runde și alte setări.
• Antrenament local: În etapa de antrenament local, fiecare dispozitiv utilizează doar datele proprii pentru a antrena modelul. După compararea predicțiilor modelului cu răspunsurile corecte, dispozitivul actualizează modelul pentru a crește acuratețea. Acest proces se repetă de mai multe ori conform instrucțiunilor. Odată ce antrenamentul este complet, fiecare dispozitiv calculează cum s-a modificat modelul, ceea ce se numește actualizări locale.
• Partajarea și agregarea actualizărilor: După antrenament, dispozitivele își partajează actualizările cu serverul, în loc să trimită datele originale. Serverul apoi combină aceste actualizări, de obicei prin calcularea mediei, pentru a crea un nou model global. Pot fi aplicate metode suplimentare de securitate pentru a asigura că nimeni nu poate identifica care dispozitiv a contribuit cu ce actualizare.
• Distribuția modelului: În cele din urmă, toate dispozitivele primesc modelul global actualizat de la server, care apoi începe următoarea rundă de antrenament pentru a obține mai multe cunoștințe și o mai mare acuratețe.

Care sunt cele trei tipuri de învățare federată în AI?

Învățarea federată poate funcționa în moduri diferite, în funcție de modul în care datele sunt partajate. Cele trei tipuri principale sunt:

• Orizontală Învățare Federată: Acest lucru se întâmplă când diferite grupuri au același tip de date, dar despre persoane diferite. De exemplu, un număr de spitale din orașe diferite colectează date despre pacienți (care includ semnele vitale, diagnosticele și rezultatele testelor de sânge) și trimit doar actualizări unui server central. Serverul combină apoi aceste actualizări pentru a antrena un model care învață din toate spitalele împreună, fără a vedea vreodată datele personale ale pacienților.
• Verticală Învățare Federată: Acesta este utilizată atunci când grupurile au date despre aceleași persoane, dar fiecare deține tipuri diferite de informații. De exemplu, un comerciant online cunoaște achizițiile anterioare ale unui client, iar o bancă cunoaște scorul de credit al clientului. Împreună, banca și magazinul pot antrena un model pentru identificarea fraudelor sau pentru recomandarea produselor, dar fiecare își ascunde punctele slabe. VFL funcționează bine când caracteristicile datelor sunt diferite, dar utilizatorii sau ID-urile eșantionului sunt aceleași.
• Învățarea Federată Transferabilă: FTL se aplică atunci când participanții au persoane complet diferite și tipuri de date diferite. Să presupunem un retailer mic dintr-un oraș și un retailer mai mare din alt oraș. Retailerul mic nu are suficiente date pentru a antrena un model de recomandare. Cu toate acestea, acesta poate profita de modelul retailerului mai mare folosind FTL. Chiar dacă clienții și caracteristicile datelor sunt diferite, tehnicile de învățare transferabilă utilizează modele dintr-un set de date în altul.

Pippit AI: Facilitarea utilizatorilor în crearea de conținut descentralizat

Pippit este un set de instrumente complet pentru afaceri, care permite crearea de materiale de marketing de înaltă calitate pentru branding personal, actualizări pe social media sau reclame. Îți permite să convertezi instantaneu introducerea de text în videoclipuri sau imagini captivante în câteva minute. Nu doar atât, dar suportă mai mult de 28 de limbi și vă permite să importați produsele dvs., să personalizați elementele vizuale și să editați conținutul până la perfecțiune înainte de a-l distribui pe platforme sociale sau profesionale.

Caracteristici cheie ale Pippit pentru crearea de conținut descentralizat

Pippit AI oferă funcționalități care sprijină crearea de conținut descentralizat, oferind opțiunea de a produce conținut profesional de pe dispozitivele dvs., în timp ce asigură confidențialitatea.

1
1. Modul agent video bazat pe AI pentru crearea inteligentă de conținut

Modul Agent al Pippit poate transforma un text prompt într-un videoclip complet. Introduceți pur și simplu un prompt, lipiți un link, încărcați fișiere media sau aduceți un document, iar AI va genera videoclipuri pentru dvs. în câteva minute. Scrie scenariul în diferite limbi și adaugă automat subtitrări, voci și avataruri. Aceasta înseamnă că puteți crea videoclipuri local, fără a trimite datele dvs. brute oriunde.

2
1. Avatare digitale personalizabile

Cu Pippit, poți alege dintr-o bibliotecă de avatare sau crea unul din propria imagine pentru a adăuga o voce și a-l folosi în videoclipurile tale. Acest lucru îți permite să controlezi identitatea digitală în timp ce creezi conținut pentru rețele sociale, marketing, prezentări și multe altele.

3
1. Generare rapidă de imagini cu un instrument de design AI

Instrumentul de design AI din Pippit folosește modelul Nano Banana text-to-image de la Google DeepMind pentru a crea imagini dintr-o descriere simplă a textului tău. Mai mult decât atât, poți folosi opțiunile AI inpaint și outpaint pentru a edita fotografiile și a adăuga sau restaura elemente. Vă permite chiar să îmbunătățiți calitatea fotografiei sau să utilizați radierea pentru a elimina obiectele nedorite din fundal.

4
1. Integrare fără cusur cu platformele de comerț electronic

Puteți integra și importa cu ușurință produsele din magazinul dvs. Shopify sau TikTok în contul dvs. Pippit. Puteți apoi utiliza imaginile sau clipurile pentru a crea videoclipuri de produse Shopify captivante sau postere promoționale folosind AI. De asemenea, vă permite să adăugați detaliile produsului în format CSV și să integrați un link cumpărabil în videoclipurile dvs. în timp ce le distribuiți pe contul dvs. TikTok.

5
1. Aduceți la viață fotografiile statice

Instrumentul „AI talking photo” din Pippit îți transformă fotografia de portret într-un videoclip cu un avatar vorbitor. Îți permite să adaugi un script, să alegi o voce, să suprapui subtitrări sau să încarci o înregistrare audio pentru ca avatarul să vorbească. De asemenea, are șabloane presetate pentru fotografii vorbitoare și o bibliotecă de audios populare din care poți alege.

Care sunt principalele avantaje ale modelelor de învățare federată?

Cadrul de învățare federată aduce mai multe beneficii care îmbunătățesc modul în care sistemele AI învață și devin mai sigure și mai practice pentru utilizarea în situații reale:

1
1. Confidențialitate sporită a datelor: Deoarece învățarea federată antrenează modelele direct pe dispozitivul tău, detaliile tale personale nu îl părăsesc niciodată. Acest lucru îți protejează datele sensibile și reduce riscul de scurgeri, hacking sau utilizare abuzivă.
2
2. Reducerea transferului de date: În loc să trimită seturi de date complete către un server central, dispozitivele tale trimit doar actualizări sau modificări ale modelului. Aceasta reduce cantitatea de date care circulă prin rețea și cererea de lățime de bandă.
3
3. Creșterea securității și conformității: Deoarece datele brute rămân locale, învățarea federată descentralizată susține măsuri de securitate puternice. Organizațiile pot respecta mai ușor regulile de confidențialitate și cerințele legale și pot reduce riscul de încălcări ale securității datelor.
4
4. Scalabilitate pe dispozitive diferite: FL este compatibil cu o varietate de dispozitive, de la servere mari la smartphone-uri. Permite multor dispozitive să colaboreze pentru a antrena un model, folosind propriile date pentru a face sistemul mai inteligent treptat.

Care sunt exemplele de modele de învățare federată?

• Google Assistant: Pentru a îmbunătăți recunoașterea vocală, Google utilizează învățarea federată în Assistant-ul său. Aceasta înseamnă că sunetul personal nu părăsește niciodată telefonul, deoarece AI-ul este antrenat direct pe dispozitivul dumneavoastră.
• Vehicule autonome: Cu platforma FLARE de la NVIDIA, mașinile autonome din diferite țări pot antrena modele împreună. Fiecare vehicul împărtășește informații locale respectând totodată regulile de confidențialitate, ceea ce poate îmbunătăți sistemul global.
• Robotică: Roboții folosesc învățarea federată pentru a-și îmbunătăți modul de mișcare, luarea deciziilor și îndeplinirea sarcinilor. Sistemul FLDDPG, de exemplu, utilizează învățarea federată în robotică de grup. Chiar și în locații cu comunicare slabă sau limitată, grupul poate îmbunătăți navigarea și luarea deciziilor, deoarece fiecare robot se antrenează local și împărtășește actualizările modelului.
• Sănătate: Platforma MedPerf folosește învățarea federată pentru a testa și îmbunătăți modelele de inteligență artificială medicală în mai multe spitale. Actualizările locale sunt combinate prin actualizările modelului, permițând AI-ului să funcționeze bine pe date din lumea reală, protejând în același timp informațiile pacienților și asigurând confidențialitatea.

Concluzie

În acest articol, am explorat ce este învățarea federată, cum funcționează și cele trei tipuri principale ale acesteia. De asemenea, am prezentat avantajele și exemplele practice care au arătat cum funcționează această tehnologie în practică. Pippit AI utilizează principii similare în crearea de conținut și îți permite să generezi videoclipuri, imagini și avataruri, păstrând în același timp controlul asupra datelor tale. Începe să folosești Pippit astăzi și creează conținut care respectă confidențialitatea.

Întrebări frecvente

1
1. Ce este învățarea descentralizată federată?

Învățarea descentralizată federată antrenează modele AI pe mai multe dispozitive sau organizații folosind propriile lor date și partajează doar actualizările. Acest proces protejează confidențialitatea, reduce transferul de date și permite modelului să învețe din surse diferite. Cu Pippit, poți crea videoclipuri, imagini și avataruri pe dispozitivul tău. Poți genera scripturi în mai multe limbi, edita imagini și personaliza avataruri, în timp ce fișierele tale originale rămân pe dispozitivul tău.

2
1. Există vreo lecție gratuită despre învățarea federată?

Da, mai multe cursuri gratuite despre învățarea federată, ghiduri pas cu pas și demonstrații sunt disponibile online, care arată cum modelele sunt antrenate local pe dispozitive și cum actualizările sunt partajate pentru a îmbunătăți un model global. Cu Pippit, poți aplica o abordare similară pentru crearea de conținut. Poți genera videoclipuri cu subtitrări și voci automate, proiecta imagini sau să le editezi folosind upscale AI, inpainting, sau outpainting, și să creezi avataruri AI utilizând fotografiile tale. Pippit îți permite să experimentezi cu aceste funcții direct pe dispozitivul tău, astfel încât să poți explora și exersa crearea de conținut în timp ce fișierele tale rămân private.

3
1. Folosește Google învățarea federată?

Da, Google folosește învățarea federată în mai multe dintre produsele sale, precum Google Assistant și tastaturile pentru smartphone-uri. Cu Pippit, poți adopta o abordare similară practică pentru crearea de conținut pentru marketing digital, promoția produselor și altele. Toate acestea se întâmplă pe dispozitivul tău, astfel încât media originală rămâne privată în timp ce experimentezi funcțiile creative.