การทำงานของ Federated Learning: ประโยชน์หลักและตัวอย่างการใช้งานจริง

การเรียนรู้แบบสหพันธ์คืออะไร และมันทำงานอย่างไร?

การเรียนรู้แบบสหพันธ์หมายถึง "แนวทางการเรียนรู้ของเครื่องแบบกระจายตัว ซึ่งมีอุปกรณ์หรือเซิร์ฟเวอร์หลายตัวทำงานร่วมกันเพื่อฝึกโมเดล AI โดยไม่แลกเปลี่ยนข้อมูลดิบ อุปกรณ์แต่ละตัวจะฝึกโมเดลโดยใช้ข้อมูลของตัวเอง จากนั้นจะส่งเฉพาะข้อมูลอัปเดตไปยังเซิร์ฟเวอร์กลาง ซึ่งจะรวมข้อมูลอัปเดตเหล่านี้เพื่อปรับปรุงโมเดลหลัก"

กระบวนการมี 4 ขั้นตอนหลัก:

• การเริ่มต้นโมเดล: ในขั้นตอนนี้ เซิร์ฟเวอร์กลางจะสร้างโมเดลเริ่มต้นและส่งไปยังอุปกรณ์หลายตัว เช่น โทรศัพท์ เซนเซอร์ หรือเซิร์ฟเวอร์ขนาดเล็ก เซิร์ฟเวอร์ให้คำแนะนำเกี่ยวกับการฝึกอบรม ซึ่งรวมถึงจำนวนรอบทั้งหมดและการตั้งค่าอื่น ๆ
• การฝึกอบรมในท้องถิ่น: ในขั้นตอนการฝึกอบรมในท้องถิ่น อุปกรณ์แต่ละเครื่องจะใช้เฉพาะข้อมูลของตนเองในการฝึกฝนโมเดล หลังจากเปรียบเทียบการคาดการณ์ของโมเดลกับคำตอบที่ถูกต้อง อุปกรณ์จะอัปเดตโมเดลเพื่อเพิ่มความแม่นยำ ขั้นตอนนี้จะถูกทำซ้ำหลายครั้งตามคำแนะนำ เมื่อการฝึกอบรมเสร็จสมบูรณ์ อุปกรณ์แต่ละเครื่องจะคำนวณการเปลี่ยนแปลงของโมเดล ซึ่งเรียกว่าการอัปเดตในท้องถิ่น
• การแบ่งปันและการรวมการอัปเดต: หลังการฝึกอบรม อุปกรณ์จะส่งการอัปเดตไปยังเซิร์ฟเวอร์แทนที่จะส่งข้อมูลต้นฉบับ จากนั้นเซิร์ฟเวอร์จะรวมการอัปเดตทั้งหมดเข้าด้วยกัน โดยปกติจะใช้วิธีเฉลี่ย เพื่อสร้างโมเดลใหม่ที่เป็นแบบทั่วโลก อาจใช้วิธีการรักษาความปลอดภัยเพิ่มเติมเพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีใครสามารถบอกได้ว่าอุปกรณ์ใดที่เข้าร่วมส่งการอัปเดต
• การแจกจ่ายโมเดล: สุดท้าย อุปกรณ์ทุกเครื่องจะได้รับโมเดลแบบทั่วโลกที่อัปเดตจากเซิร์ฟเวอร์เมื่อสิ้นสุดรอบ ซึ่งจะเริ่มรอบการฝึกอบรมถัดไปเพื่อเพิ่มความรู้และความแม่นยำ

ประเภทของการเรียนรู้แบบร่วมใน AI มีอะไรบ้าง?

การเรียนรู้แบบร่วมสามารถทำงานได้หลากหลายวิธีขึ้นอยู่กับวิธีการแชร์ข้อมูล ประเภทหลักสามประเภทมีดังนี้:

• การเรียนรู้แบบร่วมในแนวนอน: เกิดขึ้นเมื่อกลุ่มต่างๆ มีข้อมูลชนิดเดียวกันแต่สำหรับคนที่ต่างกัน ตัวอย่างเช่น โรงพยาบาลหลายแห่งในเมืองต่างๆ เก็บข้อมูลผู้ป่วย (ซึ่งรวมถึงสัญญาณชีพ การวินิจฉัย และผลการตรวจเลือด) และส่งการอัปเดตเท่านั้นไปยังเซิร์ฟเวอร์กลาง เซิร์ฟเวอร์นั้นจะรวมการอัปเดตเหล่านี้เพื่อสร้างแบบจำลองที่เรียนรู้จากโรงพยาบาลทั้งหมดโดยไม่เห็นข้อมูลส่วนบุคคลของผู้ป่วย
• การเรียนรู้แบบร่วมในแนวตั้ง: ใช้ในกรณีที่กลุ่มมีข้อมูลเกี่ยวกับคนเดียวกัน แต่แต่ละกลุ่มถือข้อมูลคนละประเภท ตัวอย่างเช่น ผู้ค้าปลีกออนไลน์ทราบประวัติการซื้อของลูกค้า และธนาคารทราบคะแนนเครดิตของลูกค้า ธนาคารและร้านค้าออนไลน์สามารถร่วมกันสร้างแบบจำลองเพื่อระบุการฉ้อโกงหรือแนะนำผลิตภัณฑ์ แต่แต่ละฝ่ายยังคงปกปิดข้อบกพร่องของตัวเอง VFL ทำงานได้ดีเมื่อคุณสมบัติของข้อมูลแตกต่างกัน แต่ผู้ใช้งานหรือรหัสตัวอย่างเป็นข้อมูลเดียวกัน
• Federated Transfer Learning: FTL เหมาะสมเมื่อผู้เข้าร่วมมีบุคคลที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิงและประเภทของข้อมูลที่แตกต่างกัน สมมติว่ามีผู้ค้ารายย่อยในเมืองหนึ่งและผู้ค้ารายใหญ่ในอีกเมืองหนึ่ง ผู้ค้ารายย่อยไม่มีข้อมูลมากพอที่จะฝึกอบรมโมเดลคำแนะนำ อย่างไรก็ตาม เขาสามารถใช้ประโยชน์จากโมเดลของผู้ค้ารายใหญ่ได้โดยใช้ FTL แม้ว่าลูกค้าและคุณสมบัติของข้อมูลจะแตกต่างกัน เทคนิคการเรียนรู้แบบถ่ายโอนใช้รูปแบบจากชุดข้อมูลหนึ่งไปยังอีกชุดหนึ่ง

Pippit AI: เสริมศักยภาพให้ผู้ใช้งานในการสร้างเนื้อหาแบบกระจายศูนย์

Pippit เป็นเครื่องมือแบบครบวงจรสำหรับธุรกิจในการสร้างเนื้อหาการตลาดคุณภาพสูงสำหรับการสร้างแบรนด์ส่วนบุคคล การอัปเดตโซเชียลมีเดีย หรือโฆษณา มันช่วยให้คุณ แปลงข้อความของคุณเป็นวิดีโอ หรือรูปภาพที่น่าสนใจได้ทันทีในเวลาไม่กี่นาที ไม่เพียงเท่านั้น ยังรองรับมากกว่า 28 ภาษาและช่วยให้คุณนำเข้าสินค้า ปรับแต่งภาพ และแก้ไขเนื้อหาให้สมบูรณ์แบบก่อนแชร์บนแพลตฟอร์มโซเชียลหรือแพลตฟอร์มมืออาชีพ

คุณสมบัติสำคัญของ Pippit สำหรับการสร้างเนื้อหาแบบกระจายศูนย์

Pippit AI นำเสนอคุณสมบัติที่รองรับการสร้างเนื้อหาแบบกระจายศูนย์ เพื่อให้คุณสามารถสร้างเนื้อหาระดับมืออาชีพจากอุปกรณ์ของคุณได้ ในขณะที่ยังรักษาความเป็นส่วนตัว

1
1. โหมดตัวแทนวิดีโออัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับการสร้างเนื้อหาอย่างชาญฉลาด

โหมดตัวแทนของ Pippit สามารถเปลี่ยนข้อความนำเข้าสู่วิดีโอเต็มรูปแบบ เพียงป้อนข้อความนำทาง วางลิงก์ของคุณ อัปโหลดไฟล์สื่อ หรือนำเอกสารเข้ามา แล้วให้ AI สร้างวิดีโอให้คุณในเวลาไม่กี่นาที มันจะเขียนบทในหลายภาษา และเพิ่มคำบรรยายเสียงและอวาตาร์ให้อัตโนมัติ ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถสร้างวิดีโอได้โดยไม่ต้องส่งข้อมูลดิบออกไปที่อื่น

2
1. อวตารดิจิทัลที่ปรับแต่งได้

ด้วย Pippit คุณสามารถเลือกจากคลังอวตารหรือสร้างจากภาพของคุณเองเพื่อเพิ่มเสียงและใช้ในวิดีโอของคุณ นี่ช่วยให้คุณควบคุมตัวตนดิจิทัลของคุณขณะสร้างเนื้อหาสำหรับโซเชียลมีเดีย การตลาด การนำเสนอ และอื่นๆ

3
1. สร้างภาพอย่างรวดเร็วด้วยเครื่องมือออกแบบ AI

เครื่องมือ ออกแบบ AI ใน Pippit ใช้โมเดลแปลงข้อความเป็นภาพ Nano Banana โดย Google DeepMind เพื่อสร้างภาพจากคำอธิบายข้อความง่ายๆ ของคุณ ไม่เพียงเท่านั้น คุณยังสามารถใช้ตัวเลือก AI inpaint และ outpaint เพื่อแก้ไขรูปภาพของคุณและเพิ่มหรือนำองค์ประกอบกลับมาได้ คุณสามารถปรับปรุงคุณภาพของภาพถ่ายหรือใช้ยางลบเพื่อลบวัตถุที่ไม่ต้องการในพื้นหลังได้

4
1. รวมเข้ากับแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซได้อย่างราบรื่น

คุณสามารถรวมและนำเข้าสินค้าของคุณจากร้านค้า Shopify หรือ TikTok เข้าสู่บัญชี Pippit ของคุณได้อย่างง่ายดาย จากนั้นคุณสามารถใช้รูปภาพหรือคลิปเพื่อสร้างวิดีโอสินค้า Shopify ที่น่าสนใจหรือโปสเตอร์โปรโมชันด้วย AI นอกจากนี้คุณยังสามารถนำรายละเอียดสินค้าในรูปแบบ CSV และเพิ่มลิงก์ที่สามารถชอปได้ลงในวิดีโอของคุณ พร้อมแชร์ไปยังบัญชี TikTok ของคุณ

5
1. เปลี่ยนภาพนิ่งให้มีชีวิตชีวา

เครื่องมือ "AI talking photo" ใน Pippit จะนำภาพถ่ายบุคคลของคุณมาสร้างเป็นวิดีโอ อวาตาร์พูดได้ คุณสามารถเพิ่มสคริปต์ เลือกเสียง ซ้อนคำบรรยาย หรืออัปโหลดไฟล์เสียงของคุณเพื่อให้อวาตาร์พูดได้ นอกจากนี้ยังมีแม่แบบภาพถ่ายพูดสำเร็จรูปและคลังเสียงที่กำลังเป็นกระแสให้เลือกใช้

ข้อดีหลักของโมเดลการเรียนรู้แบบรวมศูนย์คืออะไร?

กรอบการทำงานเรียนรู้แบบรวมศูนย์มีประโยชน์หลายประการที่ช่วยพัฒนาการเรียนรู้ของระบบ AI และทำให้ปลอดภัยและใช้งานได้จริงมากขึ้นในสภาพแวดล้อมจริง:

1
1. การเพิ่มความเป็นส่วนตัวของข้อมูล: เนื่องจากการเรียนรู้แบบรวมศูนย์ฝึกฝนโมเดลโดยตรงบนอุปกรณ์ของคุณ ข้อมูลส่วนตัวของคุณจึงไม่ถูกส่งออกไป สิ่งนี้ช่วยปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนของคุณและลดความเสี่ยงของการรั่วไหล การแฮ็ก หรือการใช้ข้อมูลในทางที่ผิด
2
2. การลดการถ่ายโอนข้อมูล: แทนที่จะส่งชุดข้อมูลทั้งหมดไปยังเซิร์ฟเวอร์กลาง อุปกรณ์ของคุณจะส่งเฉพาะการอัปเดตหรือการเปลี่ยนแปลงไปยังโมเดลเท่านั้น สิ่งนี้ช่วยลดปริมาณข้อมูลที่เดินทางผ่านเครือข่ายและความต้องการแบนด์วิดท์
3
3. ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่เพิ่มขึ้น: เนื่องจากข้อมูลดิบยังคงอยู่ในเครื่อง การเรียนรู้แบบกระจายศูนย์ช่วยสนับสนุนมาตรการรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง องค์กรสามารถปฏิบัติตามกฎความเป็นส่วนตัวและข้อกำหนดทางกฎหมายได้ง่ายขึ้น และลดความเสี่ยงจากการละเมิดข้อมูล
4
4. การขยายตัวบนอุปกรณ์ที่หลากหลาย: FL เข้ากันได้กับอุปกรณ์หลากหลายชนิด ตั้งแต่เซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่ไปจนถึงสมาร์ทโฟน มันช่วยให้อุปกรณ์หลายเครื่องทำงานร่วมกันเพื่อฝึกฝนโมเดล โดยใช้ข้อมูลของพวกเขาเองในการทำให้ระบบฉลาดขึ้นเรื่อย ๆ ตามเวลา

ตัวอย่างของโมเดลการเรียนรู้แบบกระจายศูนย์มีอะไรบ้าง?

• Google Assistant: เพื่อยกระดับการจดจำเสียง Google ใช้การเรียนรู้แบบกระจายศูนย์ใน Google Assistant ซึ่งหมายความว่าข้อมูลเสียงส่วนตัวของคุณจะไม่ออกจากโทรศัพท์ เนื่องจาก AI ถูกฝึกฝนโดยตรงบนอุปกรณ์ของคุณ
• ยานยนต์อัตโนมัติ: ด้วยแพลตฟอร์ม FLARE ของ NVIDIA รถยนต์ไร้คนขับในประเทศต่าง ๆ สามารถฝึกโมเดลร่วมกันได้ รถแต่ละคันแชร์ข้อมูลเชิงลึกในพื้นที่ในขณะที่ยังคงปฏิบัติตามกฎความเป็นส่วนตัว ซึ่งช่วยปรับปรุงระบบระดับโลกได้
• หุ่นยนต์: หุ่นยนต์ใช้การเรียนรู้แบบเฟเดอเรตเพื่อปรับปรุงการเคลื่อนไหว การตัดสินใจ และการทำงานให้สำเร็จ ตัวอย่างเช่น ระบบ FLDDPG ใช้ FL ในหุ่นยนต์ฝูง แม้ในสถานที่ที่มีการสื่อสารไม่ดีหรือจำกัด กลุ่มสามารถปรับปรุงการนำทางและการตัดสินใจได้เนื่องจากหุ่นยนต์แต่ละตัวฝึกฝนในพื้นที่และแชร์การอัปเดตโมเดล
• การดูแลสุขภาพ: แพลตฟอร์ม MedPerf ใช้การเรียนรู้แบบเฟเดอเรตเพื่อทดสอบและปรับปรุงโมเดล AI ทางการแพทย์ในหลายโรงพยาบาล การอัปเดตในพื้นที่จะถูกรวมผ่านการอัปเดตโมเดล ซึ่งช่วยให้อัลกอริทึม AI ทำงานได้ดีบนข้อมูลโลกจริงในขณะที่ปกป้องข้อมูลผู้ป่วยและมั่นใจในความเป็นส่วนตัว

สรุป

ในบทความนี้ เราได้สำรวจว่าการเรียนรู้แบบเฟเดอเรตคืออะไร วิธีการทำงาน และประเภทหลักสามประเภท เรายังได้แบ่งปันข้อดีและตัวอย่างในชีวิตจริงที่แสดงให้เห็นว่าผู้ใช้งานเทคโนโลยีนี้จริงในความเป็นจริง Pippit AI ใช้หลักการคล้ายกันในการสร้างเนื้อหาและช่วยให้คุณสร้างวิดีโอ รูปภาพ และอวตาร พร้อมทั้งควบคุมข้อมูลของคุณได้ เริ่มใช้ Pippit วันนี้และสร้างเนื้อหาที่เคารพความเป็นส่วนตัว

คำถามที่พบบ่อย

1
1. อะไรคือ การเรียนรู้แบบกระจายศูนย์ร่วม?

การเรียนรู้แบบกระจายศูนย์ร่วมคือการฝึกฝนโมเดล AI บนอุปกรณ์หรือองค์กรหลายแห่งโดยใช้ข้อมูลของพวกเขาเองและแบ่งปันเฉพาะอัปเดตเท่านั้น วิธีนี้ช่วยปกป้องความเป็นส่วนตัว ลดการถ่ายโอนข้อมูล และให้โมเดลเรียนรู้จากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย ด้วย Pippit คุณสามารถสร้างวิดีโอ รูปภาพ และอวตารบนอุปกรณ์ของคุณ คุณสามารถสร้างสคริปต์ได้ในหลายภาษา แก้ไขรูปภาพ และปรับแต่งอวตาร ในขณะที่ไฟล์ต้นฉบับของคุณยังคงอยู่บนอุปกรณ์ของคุณ

2
1. มี บทเรียนฟรีเกี่ยวกับ federated learningหรือไม่

ใช่ มีคอร์ส federated learning ฟรีหลายคอร์ส รวมถึงคู่มือแบบเป็นขั้นตอนและเดโม่ ที่แสดงวิธีการฝึกอบรมโมเดลบนอุปกรณ์ในพื้นที่ และวิธีการแบ่งปันอัปเดตเพื่อปรับปรุงโมเดลระดับโลก ด้วย Pippit คุณสามารถใช้วิธีการที่คล้ายกันในสร้างเนื้อหาได้ คุณสามารถสร้างวิดีโอพร้อมคำบรรยายและเสียงอัตโนมัติ ออกแบบหรือแก้ไขภาพด้วย AI upscale, inpainting, หรือ outpainting และสร้าง AI avatars จากรูปถ่ายของคุณ Pippit ช่วยให้คุณทดลองฟีเจอร์ต่างๆ ได้โดยตรงบนอุปกรณ์ คุณจึงสามารถสำรวจและฝึกฝนการสร้างเนื้อหาได้ โดยไฟล์ของคุณยังคงอยู่ในความเป็นส่วนตัว

3
1. Google กำลังใช้ federated learning ใช่หรือไม่

ใช่ Google ใช้ federated learning ในหลายผลิตภัณฑ์ เช่น Google Assistant และคีย์บอร์ดสมาร์ทโฟน ด้วย Pippit คุณสามารถใช้วิธีปฏิบัติที่คล้ายกันในการสร้างเนื้อหาสำหรับการตลาดดิจิทัล การส่งเสริมผลิตภัณฑ์ และอื่นๆ ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นบนอุปกรณ์ของคุณ ดังนั้นสื่อดั้งเดิมของคุณจะยังคงเป็นส่วนตัวขณะที่คุณทดลองฟีเจอร์สร้างสรรค์