Hur federerad inlärning fungerar: nyckelfördelar och praktiska exempel

Vad är federerad inlärning, och hur fungerar det?

Federerad inlärning betyder "en decentraliserad maskininlärningsmetod där flera enheter eller servrar samarbetar för att träna en AI-modell utan att utbyta rådata. Varje enhet tränar modellen med sin egen information och skickar sedan bara uppdateringarna till en central server, som kombinerar dessa uppdateringar för att förbättra huvudmodellen."

Processen har fyra huvudsteg:

• Initiering av modell: I denna fas skapar en central server en startmodell och skickar den till flera enheter, som telefoner, sensorer eller små servrar. Servern tillhandahåller instruktioner om träning, vilket inkluderar det totala antalet omgångar och andra inställningar.
• Lokal träning: I steget för lokal träning använder varje enhet endast sina egna data för att träna modellen. Efter att ha jämfört modellens förutsägelser med de korrekta svaren uppdaterar enheten modellen för att öka noggrannheten. Den upprepar denna process flera gånger enligt instruktionerna. När träningen är klar beräknar varje enhet hur modellen förändrades, vilket kallas lokala uppdateringar.
• Delning och aggregering av uppdateringar: Efter träning delar enheterna sina uppdateringar med servern istället för att skicka de ursprungliga data. Servern kombinerar sedan alla dessa uppdateringar, vanligtvis genom att genomsnittligt sammanställa dem, för att skapa en ny global modell. Den kan använda extra säkerhetsmetoder för att säkerställa att ingen kan identifiera vilken enhet som bidrog med vilken uppdatering.
• Modellfördelning: Slutligen får alla enheter den uppdaterade globala modellen från servern i slutet, vilket sedan inleder nästa träningsrunda för att erhålla mer kunskap och noggrannhet.

Vilka är de tre typerna av federerat lärande inom AI?

Federerat lärande kan fungera på olika sätt beroende på hur data delas. De tre huvudtyperna är:

• Horisontellt Federerat lärande: Detta sker när olika grupper har samma typ av data men för olika personer. Tänk till exempel på ett antal sjukhus i olika städer som samlar in patientdata (vilket inkluderar vitala tecken, diagnoser och blodtestresultat) och endast skickar uppdateringar till en central server. Servern kombinerar sedan dessa uppdateringar för att träna en modell som lär sig från alla sjukhus tillsammans, utan att någonsin se personliga patientregister.
• Vertikalt Federerat lärande: Detta används när grupper har data om samma personer, men där varje grupp håller olika typer av information. Till exempel känner en onlinebutik till en kunds tidigare köp, och en bank känner till kundens kreditvärdighet. Tillsammans kan banken och butiken träna en modell för att identifiera bedrägerier eller ge produktrekommendationer, men varje part döljer sina brister. VFL fungerar bra när dataegenskaperna är olika, men användarna eller prov-ID:n är desamma.
• Federerad transferinlärning: FTL tillämpas när deltagarna har helt olika personer och olika typer av data. Låt oss säga en liten detaljhandlare i en stad och en större detaljhandlare i en annan stad. Den lilla detaljhandlaren har inte mycket data för att träna en rekommendationsmodell. Han kan dock dra nytta av den större detaljhandlarens modell genom att använda FTL. Även om kunderna och dataegenskaperna är olika använder transferinlärningstekniker mönster från en datamängd till en annan.

Pippit AI: Ger användare möjlighet till decentraliserat innehållsskapande

Pippit är ett allt-i-ett-verktyg för företag att skapa högkvalitativa marknadsföringsmaterial för personlig profilering, sociala medieuppdateringar eller annonser. Det låter dig direkt konvertera din textinmatning till engagerande videor eller bilder på några minuter. Inte bara det, utan det stöder mer än 28 språk och låter dig importera dina produkter, anpassa visuella element och redigera innehållet till perfektion innan du delar det på sociala eller professionella plattformar.

Nyckelfunktioner i Pippit för decentraliserad innehållsskapande

Pippit AI erbjuder funktioner som stöder decentraliserad innehållsskapande och ger möjligheten att producera professionellt innehåll från dina enheter samtidigt som den säkerställer integritet.

1
1. AI-driven videoagentläge för smart innehållsskapande

Pippits Agent-läge kan omvandla en textprompt till en komplett video. Mata helt enkelt in en prompt, klistra in din länk, ladda upp mediefiler eller ta in ett dokument, och låt AI generera videor åt dig på några minuter. Den skriver manuset på olika språk och lägger automatiskt till bildtexter, röster och avatarer. Detta innebär att du kan skapa videor lokalt utan att skicka dina rådata någonstans.

2
1. Anpassningsbara digitala avatarer

Med Pippit kan du välja från ett avatarbibliotek eller skapa en från din egen bild för att lägga till en röst och använda den i dina videor. Detta låter dig kontrollera din digitala identitet samtidigt som du producerar innehåll för sociala medier, marknadsföring, presentationer och mer.

3
1. Snabb bildgenerering med ett AI-designverktyg

AI-design-verktyget i Pippit använder Nano Banana text-till-bild-modellen från Google DeepMind för att skapa bilder utifrån din enkla textbeskrivning. Inte nog med det, du kan använda dess AI-verktyg för inpainting och outpainting för att redigera dina foton samt lägga till eller återställa element. Det låter dig till och med förbättra kvaliteten på dina foton eller använda radergummit för att ta bort oönskade objekt i bakgrunden.

4
1. Integrera sömlöst med e-handelsplattformar

Du kan enkelt integrera och importera dina produkter från din Shopify- eller TikTok-butik till ditt Pippit-konto. Du kan sedan använda bilderna eller klippen för att skapa engagerande Shopify-produktvideor eller reklamaffischer med hjälp av AI. Det låter dig också importera produktdetaljer i CSV-format och lägga till en köpbar länk till dina videor när du delar dem till ditt TikTok-konto.

5
1. Förvandla statiska foton till livfulla bilder

Verktyget "AI talking photo" i Pippit tar ditt porträttfoto och omvandlar det till en pratande avatar-video. Det låter dig lägga till ett manus, välja en röst och lägga över undertexter eller ladda upp din ljudinspelning för att avataren ska tala. Det har också förinställda mallar för pratande foton och ett bibliotek med trendande ljud att välja mellan.

Vilka är de främsta fördelarna med federerade inlärningsmodeller?

Federerade inlärningsramverk ger flera fördelar som förbättrar hur AI-system lär sig och gör dem säkrare och mer praktiska att använda i verkliga miljöer:

1
1. Förbättrad datasekretess: Eftersom federerad inlärning tränar modeller direkt på din enhet lämnar dina personliga uppgifter aldrig enheten. Detta skyddar dina känsliga data och minskar risken för läckor, hacking eller missbruk.
2
2. Minskad dataöverföring: Istället för att skicka hela dataset till en central server skickar dina enheter endast uppdateringar eller ändringar till modellen. Detta minskar mängden data som överförs över nätverket och kravet på bandbredd.
3
3. Förbättrad säkerhet och efterlevnad: Eftersom rådata förblir lokal, stöder decentraliserat federerat lärande starka säkerhetsåtgärder. Organisationer kan lättare följa sekretessregler och juridiska krav samt minska risken för dataintrång.
4
4. Skalbarhet på olika enheter: Federerat lärande är kompatibelt med en mängd olika enheter, från stora servrar till smarttelefoner. Det låter många enheter samarbeta för att träna en modell genom att använda deras egna data för att gradvis göra systemet smartare över tid.

Vilka är exempel på modeller för federerat lärande?

• Google Assistant: För att förbättra röstigenkänning använder Google federerat lärande i sin Assistant. Detta innebär att din personliga ljuddata aldrig lämnar telefonen eftersom AI:n tränas direkt på din enhet.
• Autonoma fordon: Med NVIDIAs FLARE-plattform kan självkörande bilar i olika länder träna modeller tillsammans. Varje fordon delar lokala insikter samtidigt som det följer regler för integritet, vilket kan förbättra det globala systemet.
• Robotik: Robotar använder federerad lärande för att förbättra hur de rör sig, fattar besluts och utför uppgifter. FLDDPG-systemet använder till exempel federerad lärande inom svärmrobotik. Även på platser med dålig eller begränsad kommunikation kan gruppen förbättra navigation och beslutsfattande eftersom varje robot tränar lokalt och delar modelluppdateringar.
• Vård: MedPerf-plattformen använder federerad lärande för att testa och förbättra medicinska AI-modeller på flera sjukhus. Lokala uppdateringar kombineras genom modelluppdateringar, vilket gör att AI kan prestera bra på verkliga data samtidigt som patientinformationen skyddas och integriteten säkerställs.

Slutsats

I denna artikel har vi utforskat vad federerad lärande är, hur det fungerar och dess tre huvudtyper. Vi har också delat dess fördelar och verkliga exempel som visar hur denna teknik fungerar i praktiken. Pippit AI använder liknande principer för innehållsskapande och låter dig skapa videor, bilder och avatarer samtidigt som du behåller kontrollen över dina data. Börja använda Pippit idag och skapa innehåll som respekterar integritet.

Vanliga frågor

1
1. Vad är decentraliserad federerad inlärning?

Decentraliserad federerad inlärning tränar AI-modeller på flera enheter eller organisationer med deras egna data och delar endast uppdateringarna. Detta skyddar integritet, minskar dataöverföring och låter modellen lära sig från olika källor. Med Pippit kan du skapa videor, bilder och avatarer på din enhet. Du kan skapa manus på flera språk, redigera bilder och anpassa avatarer samtidigt som dina originalfiler förblir på din enhet.

2
1. Finns det någon gratis handledning om federerad inlärning?

Ja, flera gratis kurser, steg-för-steg-guider och demos om federerad inlärning finns tillgängliga online som visar hur modeller tränas lokalt på enheter och hur uppdateringar delas för att förbättra en global modell. Med Pippit kan du använda en liknande metod för innehållsskapande. Du kan skapa videor med automatiska undertexter och röster, designa eller redigera bilder med AI-upskalning, inpainting eller outpainting, och skapa AI-avatarer med hjälp av dina foton. Pippit låter dig experimentera med dessa funktioner direkt på din enhet, så du kan utforska och öva på innehållsskapande medan dina filer förblir privata.

3
1. Använder Google federerad inlärning?

Ja, Google använder federerad inlärning i flera av sina produkter, såsom Google Assistent och tangentbord för smartphones. Med Pippit kan du ta en liknande praktisk metod för att skapa innehåll för digital marknadsföring, produktpromotion och mer. Allt detta sker på din enhet, så ditt ursprungliga material förblir privat medan du experimenterar med kreativa funktioner.