Paano Gumagana ang Federated Learning: Mahahalagang Benepisyo at Praktikal na Halimbawa

Ano ang federated learning, at paano ito gumagana?

Ang federated learning ay nangangahulugan ng "isang desentralisadong paraan ng machine learning kung saan ang maraming aparato o server ay nagtutulungan upang sanayin ang isang modelong AI nang hindi nagpapalitan ng raw data. Pinapasimple ng bawat aparato ang modelo gamit ang sarili nitong impormasyon. Pagkatapos, ipinapadala lamang nito ang mga update sa isang sentral na server, na pinagsasama ang mga update na ito upang mapahusay ang pangunahing modelo."

Ang proseso ay may apat na pangunahing hakbang:

• Inisyal na pagbuo ng modelo: Sa yugtong ito, ang isang sentral na server ay lumilikha ng panimulang modelo at ipinapadala ito sa ilang aparato, tulad ng mga telepono, sensor, o maliit na server. Nagbibigay ang server ng mga tagubilin tungkol sa pagsasanay, na kinabibilangan ng kabuuang bilang ng mga round at iba pang mga setting.
• Lokasyong pagsasanay: Sa hakbang ng lokasyong pagsasanay, ginagamit ng bawat device ang sarili nitong data upang sanayin ang modelo. Pagkatapos ikumpara ang mga hula ng modelo sa tamang sagot, ina-update ng device ang modelo upang mapataas ang katumpakan. Inuulit nito ang prosesong ito nang ilang beses ayon sa mga tagubilin. Kapag natapos na ang pagsasanay, kinakalkula ng bawat device kung paano nagbago ang modelo, na tinatawag na mga lokal na update.
• Pagbabahagi at pagsasama-sama ng mga update: Pagkatapos ng pagsasanay, ibinabahagi ng mga device ang kanilang mga update sa server sa halip na ipadala ang orihinal na data. Pagkatapos nito, pinagsasama-sama ng server ang lahat ng mga update, kadalasang sa pamamagitan ng pag-average, upang makabuo ng bagong global na modelo. Maaaring mag-apply ito ng karagdagang mga paraan ng seguridad upang matiyak na walang makakaalam kung aling device ang nag-ambag ng alinmang update.
• Pamamahagi ng modelo: Sa wakas, natatanggap ng lahat ng mga device ang na-update na global na modelo mula sa server sa dulo, kung saan magsisimula ang susunod na round ng pagsasanay upang makakuha ng mas maraming kaalaman at katumpakan.

Ano ang tatlong uri ng federated learning sa AI?

Maaaring gumana ang federated learning sa iba’t ibang paraan depende sa kung paano ibinabahagi ang datos. Ang tatlong pangunahing uri ay:

• HorizontalFederated Learning: Nangyayari ito kapag ang iba’t ibang grupo ay may parehong uri ng datos ngunit para sa magkakaibang tao. Isaalang-alang, halimbawa, ang ilang ospital sa iba’t ibang lungsod na nangongolekta ng datos ng pasyente (na kinabibilangan ng mahahalagang senyales, diagnosis, at resulta ng pagsusuri sa dugo), at nagpapadala lamang ng mga update sa isang sentral na server. Pinagsasama-sama ng server ang mga update na ito upang magsanay ng isang modelo na natututo mula sa lahat ng ospital nang magkakasama, nang hindi kailanman nakikita ang personal na talaan ng pasyente.
• VerticalFederated Learning: Ginagamit ito kapag ang mga grupo ay may datos tungkol sa parehong tao, ngunit bawat isa ay may hawak ng iba’t ibang uri ng impormasyon. Halimbawa, ang isang online retailer ay may alam tungkol sa mga nakaraang pagbili ng isang customer, at ang isang bangko naman ay may impormasyon sa credit score ng customer. Sama-sama, ang bangko at ang tindahan ay maaaring magsanay ng isang modelo upang tukuyin ang panloloko o magbigay ng rekomendasyon ng produkto, ngunit pinananatili ng bawat isa ang kanilang mga kakulangan. Ang VFL ay mahusay gumagana kapag magkakaiba ang mga katangian ng data, ngunit pareho ang mga user o sample ID.
• Federated Transfer Learning: Ang FTL ay ginagamit kapag ang mga kalahok ay may ganap na magkaibang tao at iba't ibang uri ng data. Halimbawa, isang maliit na retailer sa isang lungsod at isang mas malaking retailer sa ibang lungsod. Ang maliit na retailer ay walang sapat na data upang magsanay ng isang recommendation model. Gayunpaman, maaari niyang gamitin ang modelo ng mas malaking retailer sa pamamagitan ng paggamit ng FTL. Kahit na magkaiba ang mga customer at katangian ng data, ginagamit ng transfer learning techniques ang mga pattern mula sa isang dataset papunta sa isa pa.

Pippit AI: Pinapagana ang mga user sa desentralisadong paglikha ng nilalaman

Ang Pippit ay isang all-in-one toolkit para sa mga negosyo na lumikha ng de-kalidad na marketing materials para sa personal branding, mga update sa social media, o mga ad. Hinahayaan nitong agad kang i-convert ang iyong text input sa mga nakaka-engganyong video o larawan sa loob ng ilang minuto. Hindi lang iyon, ngunit sinusuportahan nito ang higit sa 28 wika at nagbibigay-daan sa iyo na i-import ang iyong mga produkto, i-customize ang mga visual, at i-edit ang nilalaman hanggang sa perpekto bago ito ibahagi sa social o propesyonal na mga platform.

Mga pangunahing tampok ng Pippit para sa desentralisadong paggawa ng nilalaman

Ang Pippit AI ay nag-aalok ng mga tampok na sumusuporta sa desentralisadong paggawa ng nilalaman upang magbigay ng opsyon na makalikha ng propesyonal na nilalaman gamit ang iyong mga device habang pinangangalagaan ang privacy.

1
1. AI-powered video agent mode para sa matalinong paggawa ng nilalaman

Maaaring gawing isang buong video ng Pippit's Agent mode ang isang text prompt. Simple lang, maglagay ng prompt, i-paste ang iyong link, mag-upload ng mga media file, o magdala ng dokumento, at hayaan ang AI na lumikha ng mga video para sa iyo sa loob ng ilang minuto. Isinusulat nito ang script sa iba't ibang wika at awtomatikong nagdadagdag ng mga caption, boses, at avatar. Nangangahulugan ito na maaari kang lumikha ng mga video nang lokal nang hindi kinakailangang ipadala ang iyong raw data kahit saan.

2
1. Mga nako-customize na digital na avatar

Sa Pippit, maaari kang pumili mula sa isang library ng avatar o lumikha mula sa iyong sariling larawan, magdagdag ng boses, at gamitin ito sa iyong mga video. Binibigyan ka nito ng kontrol sa iyong digital na pagkakakilanlan habang gumagawa ng nilalaman para sa social media, marketing, mga presentasyon, at iba pa.

3
1. Mabilis na paggawa ng imahe gamit ang isang AI na tool sa disenyo

Ang AI na tool sa disenyo sa Pippit ay gumagamit ng Nano Banana text-to-image model ng Google DeepMind upang lumikha ng mga imahe mula sa iyong simpleng paglalarawan ng teksto. Hindi lang iyon, maaari mo ring gamitin ang mga AI inpaint at outpaint na opsyon para i-edit ang iyong mga larawan, magdagdag, o mag-restore ng mga elemento. Sinesigurado nitong mapahusay mo ang kalidad ng iyong mga larawan o gumamit ng pambura upang alisin ang mga hindi kinakailangang bagay sa likuran.

4
1. Walang putol na pagsasama sa mga e-commerce na platform

Madaling maisasama at ma-import ang iyong mga produkto mula sa iyong Shopify o TikTok na tindahan papunta sa iyong Pippit account. Pagkatapos, maaari mong gamitin ang mga imahe o clip upang gumawa ng mga nakaka-engganyong Shopify na mga video ng produkto o mga promo poster gamit ang AI. Puwede mo ring dalhin ang mga detalye ng produkto sa CSV na format at magdagdag ng shoppable na link sa iyong mga video habang ibinabahagi ito sa iyong TikTok account.

5
1. Bigyang-buhay ang mga static na larawan

Ang tool na "AI talking photo" sa Pippit ay kumukuha ng iyong larawan sa portrait at ginagawang isang video ng avatar na nagsasalita. Ito ay nagbibigay-daan sa iyo upang magdagdag ng script, pumili ng boses, at mag-overlay ng mga caption o mag-upload ng iyong audio recording para magsalita ang avatar. Mayroon din itong mga naka-preset na template ng nagsasalitang larawan at isang library ng mga trending na audio na maaaring pagpilian.

Ano ang mga pangunahing bentahe ng mga modelo ng federated learning?

Ang mga framework ng federated learning ay nagdadala ng maraming benepisyo na nagpapabuti kung paano natututo ang mga sistema ng AI at nagiging mas ligtas at praktikal gamitin sa mga totoong sitwasyon:

1
1. Mas pinahusay na privacy ng datos: Habang ang federated learning ay nagtuturo ng mga modelo diretso sa iyong device, ang iyong personal na detalye ay hindi kailanman lumalabas dito. Pinoprotektahan nito ang iyong sensitibong datos at binabawasan ang panganib ng pagtagas, pag-hack, o maling paggamit.
2
2. Mas kaunting paglipat ng datos: Sa halip na i-send ang buong dataset sa isang central server, ang iyong device ay nagpapadala lamang ng mga update o pagbabago sa modelo. Binabawasan nito ang dami ng datos na naglalakbay sa network at ang pangangailangan para sa bandwidth.
3
3. Pinahusay na seguridad at pagsunod: Dahil nananatili ang raw na datos sa lokal, sinusuportahan ng decentralized federated learning ang matibay na hakbang sa seguridad. Mas madaling sundin ng mga organisasyon ang mga tuntunin sa privacy at legal na kinakailangan, at mabawasan ang panganib ng paglabag sa datos.
4
4. Scalability sa iba't ibang aparato: Ang FL ay naaangkop sa iba't ibang uri ng aparato, mula sa malalaking server hanggang sa mga smartphone. Pinapagana nito ang maraming aparato na magtulungan upang mag-train ng modelo, gamit ang kanilang sariling datos upang dahan-dahang gawing mas matalino ang sistema sa paglipas ng panahon.

Ano ang mga halimbawa ng federated learning models?

• Google Assistant: Para mapahusay ang pagkilala sa boses, gumagamit ang Google ng federated learning sa Assistant nito. Ibig sabihin, ang iyong personal na audio ay hindi lumalabas sa telepono dahil ang AI ay direktang tinuturo gamit ang iyong aparato.
• Mga autonomous na sasakyan: Sa pamamagitan ng NVIDIA FLARE platform, ang mga self-driving na kotse sa iba't ibang bansa ay maaaring magsanay ng mga modelo nang magkasama. Ang bawat sasakyan ay nagbabahagi ng lokal na kaalaman habang sumusunod pa rin sa mga tuntunin ng privacy, na maaaring magpabuti sa pandaigdigang sistema.
• Robotika: Ginagamit ng mga robot ang federated learning upang mapabuti kung paano sila gumagalaw, gumawa ng mga desisyon, at tapusin ang mga gawain. Halimbawa, ginagamit ng FLDDPG system ang FL sa swarm robotics. Kahit sa mga lugar na may mahinang o limitadong komunikasyon, ang grupo ay maaaring mapabuti ang pag-navigate at paggawa ng desisyon dahil ang bawat robot ay nagsasanay nang lokal at nagbabahagi ng mga update ng modelo.
• Healthcare: Ginagamit ng MedPerf platform ang federated learning upang subukan at pahusayin ang mga modelo ng AI medikal sa iba't ibang ospital. Ang mga lokal na update ay pinagsasama sa pamamagitan ng mga update ng modelo, na nagpapahintulot sa AI na gumanap nang mahusay sa totoong data habang pinoprotektahan ang impormasyon ng pasyente at tiyakin ang privacy.

Konklusyon

Sa artikulong ito, tinalakay namin kung ano ang federated learning, paano ito gumagana, at ang tatlong pangunahing uri nito. Ibinahagi rin namin ang mga benepisyo nito at mga halimbawa sa totoong buhay na nagpakita kung paano gumagana ang teknolohiyang ito sa praktika. Ginagamit ng Pippit AI ang parehong mga prinsipyo sa paggawa ng nilalaman at nagbibigay-daan sa iyo na makabuo ng mga video, larawan, at avatar habang pinapanatili ang kontrol sa iyong data. Simulan ang paggamit ng Pippit ngayon at lumikha ng nilalaman na nirerespeto ang privacy.

Mga Madalas Itanong (FAQs)

1
1. Ano ang decentralized federated learning?

Ang decentralized federated learning ay nagsasanay ng mga AI model sa maraming device o organisasyon gamit ang kanilang sariling data at ibinabahagi lamang ang mga update. Pinoprotektahan nito ang privacy, binabawasan ang paglipat ng data, at pinahihintulutang matuto ang modelo mula sa iba't ibang mga pinagmulan. Sa Pippit, maaari kang lumikha ng mga video, larawan, at avatar sa iyong device. Maaari kang gumawa ng mga script sa iba't ibang wika, mag-edit ng mga larawan, at mag-customize ng mga avatar habang nananatili ang iyong orihinal na mga file sa iyong device.

2
1. Mayroon bang libreng tutorial tungkol sa federated learning?

Oo, mayroong ilang libreng kurso, step-by-step na gabay, at mga demo ng federated learning na makukuha online na nagpapakita kung paano sinasanay ang mga modelo sa mga lokal na device at kung paano ibinabahagi ang mga update upang mapabuti ang isang global na modelo. Sa Pippit, maaari mong gamitin ang katulad na paraan sa paggawa ng nilalaman. Maaari kang lumikha ng mga video na may awtomatikong captions at boses, magdisenyo ng mga imahe o i-edit ang mga ito gamit ang AI upscale, inpainting, o outpainting, at lumikha ng AI avatars gamit ang iyong mga larawan. Pinapayagan ka ng Pippit na subukan ang mga tampok na ito nang direkta sa iyong device, kaya maaari mong tuklasin at sanayin ang paggawa ng nilalaman habang mananatiling pribado ang iyong mga file.

3
1. Gumagamit ba ang Google ng federated learning?

Oo, gumagamit ang Google ng federated learning sa ilan sa mga produkto nito, tulad ng Google Assistant at smartphone keyboards. Sa Pippit, maaari kang mag-adopt ng isang katulad na hands-on na paraan sa paggawa ng nilalaman para sa digital marketing, pagpapalaganap ng produkto, at iba pa. Lahat ng ito ay nangyayari sa iyong device, kaya mananatiling pribado ang iyong orihinal na media habang sinusubukan mo ang mga malikhaing tampok.