Как работает федеративное обучение: ключевые преимущества и практические примеры

Что такое федеративное обучение и как оно работает?

Федеративное обучение означает «децентрализованный подход к машинному обучению, при котором несколько устройств или серверов работают вместе для обучения модели ИИ без обмена сырыми данными. Каждое устройство обучает модель, используя свою информацию. Затем оно отправляет только обновления на центральный сервер, который объединяет эти обновления для улучшения основной модели».

Этот процесс включает четыре основных этапа:

• Инициализация модели: на этом этапе центральный сервер создает начальную модель и отправляет её на несколько устройств, таких как телефоны, датчики или небольшие серверы. Сервер предоставляет инструкции по обучению, которые включают общее количество раундов и другие настройки.
• Локальное обучение: На этапе локального обучения каждое устройство использует только свои данные для обучения модели. Сравнив прогнозы модели с правильными ответами, устройство обновляет модель для повышения точности. Этот процесс повторяется несколько раз в соответствии с инструкциями. После завершения обучения каждое устройство вычисляет, как изменилась модель, и эти изменения называются локальными обновлениями.
• Обмен и агрегирование обновлений: После обучения устройства делятся своими обновлениями с сервером, вместо того чтобы отправлять исходные данные. Сервер затем объединяет все эти обновления, обычно усредняя их, чтобы создать новую глобальную модель. Могут применяться дополнительные методы защиты, чтобы никто не мог определить, какое устройство предоставило то или иное обновление.
• Распределение модели: В конечном итоге все устройства получают обновленную глобальную модель от сервера, чтобы начать следующий раунд обучения для получения большего объема знаний и повышения точности.

Какие три типа федеративного обучения существуют в ИИ?

Федеративное обучение может работать по-разному в зависимости от того, как данные передаются. Три основные типа включают:

• Горизонтальное федеративное обучение: Это происходит, когда у разных групп находятся одинаковые типы данных, но для разных людей. Например, ряд больниц в разных городах собирают данные о пациентах (включая жизненные показатели, диагнозы и результаты анализов крови) и отправляют обновления на центральный сервер. Сервер затем объединяет эти обновления для обучения модели, которая учится на данных всех больниц вместе, не видя при этом личных записей пациентов.
• Вертикальное федеративное обучение: Оно применяется, когда у групп есть данные об одних и тех же людях, но каждая из них владеет разными видами информации. Например, онлайн-ритейлер знает о предыдущих покупках клиента, а банк знает о его кредитном рейтинге. Совместно банк и магазин могут обучать модель для выявления мошенничества или создания рекомендаций по товарам, при этом каждый скрывает свои слабости. VFL хорошо работает, когда признаки данных различаются, но пользователи или идентификаторы образцов совпадают.
• Межфедеративное обучение с переносом: FTL применяется, когда участники полностью разные, и у них разные типы данных. Допустим, небольшой ритейлер в одном городе и крупный ритейлер в другом городе. У небольшого ритейлера недостаточно данных для обучения модели рекомендаций. Однако он может использовать модель крупного ритейлера с помощью FTL. Даже если клиенты и характеристики данных отличаются, методы обучения с переносом используют шаблоны из одного набора данных для другого.

Pippit AI: Расширение возможностей пользователей в децентрализованном создании контента

Pippit — это универсальный набор инструментов для бизнеса, позволяющий создавать высококачественные маркетинговые материалы для персонального брендинга, обновлений в социальных сетях или рекламы. Он позволяет мгновенно преобразовать текстовый ввод в увлекательные видео или изображения за считанные минуты. Не только это, но и поддерживает более 28 языков, позволяет импортировать ваши товары, настраивать визуальные элементы и редактировать контент до совершенства перед публикацией на социальных или профессиональных платформах.

Ключевые функции Pippit для децентрализованного создания контента

Pippit AI предлагает функции, которые поддерживают децентрализованное создание контента, предоставляя возможность создавать профессиональный контент прямо с ваших устройств, гарантируя при этом конфиденциальность.

1
1. Режим видео-агента на базе ИИ для умного создания контента

Режим "Агент" в Pippit способен превратить текстовый запрос в полноценное видео. Просто введите запрос, вставьте ссылку, загрузите медиафайлы или добавьте документ, и AI создаст для вас видео за несколько минут. Он пишет сценарий на разных языках и автоматически добавляет субтитры, голос и аватары. Это означает, что вы можете создавать видео локально, не отправляя свои исходные данные куда-либо.

2
1. Настраиваемые цифровые аватары

С помощью Pippit вы можете выбрать аватар из библиотеки или создать его из собственного изображения, добавить голос и использовать его в своих видео. Это позволяет контролировать вашу цифровую идентичность при создании контента для социальных сетей, маркетинга, презентаций и многого другого.

3
1. Быстрое создание изображений с помощью инструмента дизайна на базе ИИ

Инструмент ИИ-дизайна в Pippit использует модель Nano Banana для преобразования текста в изображение от Google DeepMind, чтобы создавать изображения по вашему простому текстовому описанию. Более того, вы можете использовать опции ИИ для вставки и удаления элементов, чтобы редактировать свои фотографии и добавлять или восстанавливать элементы. Она даже позволяет улучшить качество фотографий или использовать ластик для удаления нежелательных объектов на заднем фоне.

4
1. Бесшовная интеграция с платформами электронной коммерции

Вы можете легко интегрировать и импортировать свои продукты из магазина Shopify или TikTok в свой аккаунт Pippit. Затем вы можете использовать изображения или клипы для создания привлекательных видеороликов продуктов Shopify или рекламных постеров с помощью ИИ. Она также позволяет импортировать информацию о продуктах в формате CSV и добавлять ссылку для покупки в свои видеоролики, одновременно делясь ими в аккаунте TikTok.

5
1. Превращайте статические фотографии в оживленные

Инструмент «AI говорящая фотография» в Pippit берет вашу портретную фотографию и преобразует её в видео с говорящим аватаром Он позволяет добавить сценарий, выбрать голос, наложить субтитры или загрузить аудиозапись, чтобы аватар говорил. Он также содержит готовые шаблоны говорящих фотографий и библиотеку популярных аудиозаписей на выбор.

Каковы основные преимущества моделей федеративного обучения?

Фреймворки федеративного обучения обеспечивают ряд преимуществ, которые улучшают то, как AI-системы обучаются и становятся безопаснее и практичнее для использования в реальных условиях:

1
1. Улучшенная конфиденциальность данных: Поскольку федеративное обучение обучает модели непосредственно на вашем устройстве, ваши личные данные остаются на нём. Это защищает ваши конфиденциальные данные и снижает риск утечек, взлома или злоупотребления.
2
2. Снижение передачи данных: Вместо отправки целых наборов данных на центральный сервер ваши устройства передают только обновления или изменения модели. Это снижает объем данных, передаваемых через сеть, и требование к пропускной способности.
3
3. Улучшенная безопасность и соответствие: Поскольку исходные данные остаются локальными, децентрализованное федеративное обучение поддерживает строгие меры безопасности. Организации могут легче соблюдать правила конфиденциальности и юридические требования, а также снижать риск утечки данных.
4
4. Масштабируемость на различных устройствах: Федеративное обучение совместимо с различными устройствами, от крупных серверов до смартфонов. Оно позволяет многим устройствам работать вместе для обучения модели, используя свои собственные данные, чтобы со временем сделать систему умнее.

Какие существуют примеры моделей федеративного обучения?

• Google Assistant: Для улучшения распознавания голоса Google использует федеративное обучение в своем Ассистенте. Это означает, что ваши личные аудио данные никогда не покидают телефон, поскольку ИИ обучается непосредственно на вашем устройстве.
• Автономные транспортные средства: С платформой FLARE от NVIDIA автономные автомобили в разных странах могут совместно обучать модели. Каждое транспортное средство делится локальными данными, соблюдая правила конфиденциальности, что позволяет улучшить глобальную систему.
• Робототехника: Роботы используют федеративное обучение для улучшения своей способности перемещаться, принимать решения и выполнять задачи. Система FLDDPG, например, применяет федеративное обучение в роевой робототехнике. Даже в местах с плохой или ограниченной связью группа может улучшить навигацию и принятие решений, поскольку каждый робот обучается локально и делится обновлениями модели.
• Здравоохранение: Платформа MedPerf использует федеративное обучение для тестирования и улучшения медицинских моделей ИИ в различных больницах. Локальные обновления объединяются через обновления модели, что позволяет ИИ успешно работать с реальными данными, защищая информацию о пациентах и обеспечивая конфиденциальность.

Заключение

В этой статье мы изучили, что такое федеративное обучение, как оно работает, и его три основные типа. Мы также поделились его преимуществами и реальными примерами, показавшими, как эта технология работает на практике. Pippit AI использует схожие принципы в создании контента и позволяет генерировать видео, изображения и аватары, сохраняя контроль над вашими данными. Начните использовать Pippit сегодня и создавайте контент, который уважает конфиденциальность.

Часто задаваемые вопросы

1
1. Что такое децентрализованное федеративное обучение?

Децентрализованное федеративное обучение обучает модели ИИ на нескольких устройствах или в организациях, используя их собственные данные и обмениваясь только обновлениями. Это защищает конфиденциальность, сокращает передачу данных и позволяет модели обучаться на основе различных источников. С помощью Pippit вы можете создавать видео, изображения и аватары на своем устройстве. Вы можете генерировать сценарии на нескольких языках, редактировать изображения и настраивать аватары, при этом исходные файлы остаются на вашем устройстве.

2
1. Есть ли бесплатный учебник по федеративному обучению?

Да, в интернете доступны несколько бесплатных курсов, пошаговых руководств и демонстрационных материалов по федеративному обучению, которые показывают, как модели обучаются локально на устройствах и как обновления используются для улучшения глобальной модели. С помощью Pippit вы можете применить аналогичный подход к созданию контента. Вы можете создавать видео с автоматическими субтитрами и голосами, разрабатывать изображения или редактировать их с помощью AI-инструментов, таких как масштабирование, инпейтинг или аутпейтинг, а также создавать AI-аватары с использованием ваших фотографий. Pippit позволяет экспериментировать с этими функциями прямо на вашем устройстве, чтобы вы могли изучать и практиковаться в создании контента, при этом ваши файлы остаются приватными.

3
1. Использует ли Google федеративное обучение?

Да, Google использует федеративное обучение в нескольких своих продуктах, таких как Google Assistant и клавиатуры для смартфонов. С помощью Pippit вы можете предпринять аналогичный практический подход к созданию контента для цифрового маркетинга, продвижения продуктов и многого другого. Всё это происходит на вашем устройстве, так что ваш исходный медиафайл остаётся приватным, пока вы экспериментируете с творческими функциями.