Federatif Öğrenme Nasıl Çalışır: Temel Faydalar ve Pratik Örnekler

Federated öğrenme nedir ve nasıl çalışır?

Federated öğrenme, \"birden fazla cihaz veya sunucunun ham verileri paylaşmadan bir AI modelini eğitmek için birlikte çalıştığı merkeziyetsiz bir makine öğrenimi yaklaşımıdır. Her cihaz, modeli kendi bilgilerini kullanarak eğitir. Daha sonra, sadece güncellemeleri merkezi bir sunucuya gönderir; bu sunucu bu güncellemeleri birleştirerek ana modeli geliştirir.\" anlamına gelir.

Sürecin dört ana adımı vardır:

• Model başlatma: Bu aşamada, merkezi bir sunucu başlangıç modelini oluşturur ve bu modeli telefonlar, sensörler veya küçük sunucular gibi çeşitli cihazlara gönderir. Sunucu, toplam tur sayısı ve diğer ayarları içeren eğitim hakkında talimatlar sağlar
• Yerel eğitim: Yerel eğitim adımında, her cihaz yalnızca kendi verilerini kullanarak modeli eğitir Cihaz, modelin tahminlerini doğru yanıtlarla karşılaştırdıktan sonra, doğruluğu artırmak için modeli günceller Bu işlemi talimatlara göre birkaç kez tekrarlar Eğitim tamamlandıktan sonra, her cihaz modeldeki değişiklikleri hesaplar; bunlara yerel güncellemeler denir
• Güncellemelerin paylaşımı ve birleştirilmesi: Eğitimden sonra cihazlar güncellemelerini sunucuya gönderir, orijinal veriyi göndermek yerine Sunucu daha sonra bu güncellemeleri genellikle ortalama alarak karıştırır ve yeni bir küresel model oluşturur Hangi cihazın hangi güncellemeyi sağladığını kimsenin anlayamaması için ekstra güvenlik yöntemleri uygulayabilir
• Model dağıtımı: Son olarak, tüm cihazlar eğitimden elde edilen güncellenmiş küresel modeli sunucudan alır ve bu modelle daha fazla bilgi ve doğruluk kazanmak için bir sonraki eğitim turuna başlar

Yapay zekada federatif öğrenmenin üç türü nelerdir?

Federatif öğrenme, verilerin nasıl paylaşıldığına bağlı olarak farklı şekillerde çalışabilir. Başlıca üç tür şunlardır:

• Yatay Federatif Öğrenim: Bu, farklı grupların aynı türde veriye sahip olduğu ancak farklı kişiler için gerçekleştiği durumlarda olur. Örneğin, farklı şehirlerde bulunan bir dizi hastanenin hasta verilerini (ki bunlar hayati belirtiler, tanılar ve kan testi sonuçlarını içerir) topladığı ve yalnızca merkezi bir sunucuya güncellemeler gönderdiği durumları ele alabilirsiniz. Sunucu daha sonra bu güncellemeleri birleştirerek, tüm hastanelerden öğrenen bir modeli eğitir; ancak hiçbir zaman kişisel hasta kayıtlarını görmez.
• Dikey Federatif Öğrenim: Bu, grupların aynı insanlar hakkında verilere sahip olduğu ancak her birinin farklı türde bilgi bulundurduğu durumlarda kullanılır. Örneğin, bir online perakendeci bir müşterinin geçmiş satın alımlarını bilir ve bir banka müşterinin kredi puanını bilir. Banka ve mağaza, dolandırıcılığı belirlemek veya ürün önerileri yapmak için ortak bir model eğitebilir, ancak her biri eksikliklerini gizler. VFL, veri özellikleri farklı olduğunda ancak kullanıcılar veya örnek kimlikleri aynı olduğunda iyi çalışır.
• Birleşik Transfer Öğrenimi: FTL , katılımcıların tamamen farklı kişilere ve farklı veri türlerine sahip olduğu durumlarda uygulanır. Diyelim ki bir şehirde küçük bir perakendeci ve başka bir şehirde daha büyük bir perakendeci olsun. Küçük perakendeci, bir öneri modeli eğitecek kadar veriye sahip değildir. Ancak, FTL kullanarak daha büyük perakendecinin modelinden faydalanabilir. Müşteriler ve veri özellikleri farklı olsa bile, transfer öğrenme teknikleri bir veri kümesindeki desenleri diğerine taşır.

Pippit AI: Merkezi olmayan içerik oluşturma konusunda kullanıcıları destekler

Pippit, işletmelerin kişisel markalaşma, sosyal medya güncellemeleri veya reklamlar için yüksek kaliteli pazarlama materyalleri oluşturmasına olanak tanıyan hepsi bir arada bir araç setidir. Saniyeler içinde metin girdinizi ilgi çekici videolara veya görsellere dönüştürmenizi sağlar. Sadece bununla kalmaz, aynı zamanda 28'den fazla dili destekler ve ürünlerinizi içe aktarmanıza, görselleri özelleştirmenize ve içeriği sosyal veya profesyonel platformlarda paylaşmadan önce kusursuz bir şekilde düzenlemenize olanak tanır.

Merkezi olmayan içerik oluşturma için Pippit'in temel özellikleri

Pippit AI, cihazlarınızdan profesyonel içerik üretme seçeneği sunarken gizliliği sağlamak için merkezi olmayan içerik oluşturmayı destekleyen özellikler sunar.

1
1. Akıllı içerik oluşturma için yapay zeka destekli video ajan modu

Pippit'in Ajan modu bir metin komutunu tam bir videoya dönüştürebilir. Basitçe, bir komut girin, bağlantınızı yapıştırın, medya dosyalarını yükleyin veya bir belge ekleyin ve yapay zekanın sizin için dakikalar içerisinde videolar oluşturmasına izin verin. Farklı dillerde senaryo yazar ve otomatik olarak altyazılar, seslendirme ve avatarlar ekler. Bu, ham verilerinizi hiçbir yere göndermeden yerel olarak video oluşturabileceğiniz anlamına gelir.

2
1. Özelleştirilebilir dijital avatarlar

Pippit ile bir avatar kütüphanesinden seçim yapabilir veya kendi görüntünüzden bir avatar oluşturup buna bir ses ekleyerek videolarınızda kullanabilirsiniz. Bu, sosyal medya, pazarlama, sunumlar ve daha fazlası için içerik üretirken dijital kimliğinizi kontrol etmenizi sağlar.

3
1. AI tasarım aracıyla hızlı görüntü oluşturma

Pippit'teki AI tasarım aracı, Google DeepMind tarafından geliştirilen Nano Banana metinden görüntü modelini, basit metin açıklamanızdan görüntü oluşturmak için kullanır. Ayrıca, fotoğraflarınızı düzenlemek ve öğeler eklemek veya geri kazandırmak için AI iç boyama ve dış boyama seçeneklerini kullanabilirsiniz. Fotoğraf kalitenizi artırmanıza veya arka planda istenmeyen nesneleri silmek için silgiyi kullanmanıza olanak tanır.

4
1. E-ticaret platformlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre edin

Ürünlerinizi Shopify ya da TikTok mağazanızdan Pippit hesabınıza kolayca entegre edip içe aktarabilirsiniz. Daha sonra AI kullanarak ilgi çekici Shopify ürün videoları veya tanıtım posterleri oluşturmak için bu görselleri veya klipleri kullanabilirsiniz. Ayrıca, ürün bilgilerini CSV formatında getirmenize ve TikTok hesabınızda paylaşırken videolarınıza alışveriş yapılabilir bir bağlantı eklemenize olanak tanır.

5
1. Statik fotoğrafları hayata geçirin

Pippit'teki "AI konuşan fotoğraf" aracı, portre fotoğrafınızı alır ve bir konuşan avatar videosuna dönüştürür. Bu araç, bir metin eklemenize, bir ses seçmenize, altyazılar eklemenize veya avatarın konuşması için kendi ses kaydınızı yüklemenize olanak tanır. Ayrıca, önceden ayarlanmış konuşan fotoğraf şablonları ve seçilebilecek popüler seslerden oluşan bir kütüphaneye sahiptir.

Federated öğrenme modellerinin ana avantajları nelerdir?

Federated öğrenme çerçeveleri, AI sistemlerinin nasıl öğrendiğini geliştirir ve bunları gerçek dünyada daha güvenli ve pratik hale getirerek birkaç fayda sunar:

1
1. Geliştirilmiş veri gizliliği: Federated öğrenme, modelleri doğrudan cihazınızda eğittiği için kişisel bilgileriniz cihazınızdan asla ayrılmaz. Bu, hassas verilerinizi korur ve sızıntı, hacklenme veya kötüye kullanım riskini azaltır.
2
2. Azaltılmış veri aktarımı: Tüm veri setlerini merkezi bir sunucuya göndermek yerine, cihazlarınız sadece modele ilişkin güncellemeleri veya değişiklikleri gönderir. Bu, ağ üzerinden taşınan veri miktarını ve bant genişliği talebini azaltır.
3
3. Geliştirilmiş güvenlik ve uyumluluk: Ham veriler yerel kaldığı için, merkezi olmayan federatif öğrenme güçlü güvenlik önlemlerini destekler. Kurumlar gizlilik kurallarına ve yasal gerekliliklere daha kolay uyum sağlayabilir ve veri ihlali riskini azaltabilir.
4
4. Farklı cihazlarda ölçeklenebilirlik: FL, büyük sunuculardan akıllı telefonlara kadar çeşitli cihazlarla uyumludur. Bir modelin eğitilmesi için birçok cihazın birlikte çalışmasını sağlar, bu cihazlar kendi verilerini kullanarak sistemi zamanla daha akıllı hale getirir.

Federatif öğrenme modellerine örnekler nelerdir?

• Google Asistan: Ses tanımayı geliştirmek için Google, Asistanında federatif öğrenmeyi kullanır. Bu, kişisel ses verilerinizin telefonunuzu terk etmediği anlamına gelir çünkü yapay zeka cihazınızda doğrudan eğitilir.
• Otonom araçlar: NVIDIA'nın FLARE platformu ile farklı ülkelerdeki otonom araçlar birlikte modeller eğitebilir. Her araç, gizlilik kurallarına uymaya devam ederken yerel içgörülerini paylaşır ve bu da küresel sistemi iyileştirebilir.
• Robotik: Robotlar, hareketlerini, karar alma süreçlerini ve görev tamamlama yeteneklerini geliştirmek için federatif öğrenmeyi kullanır. Örneğin, FLDDPG sistemi sürü robotiklerinde federatif öğrenmeyi kullanır. İletişimin zayıf veya sınırlı olduğu yerlerde bile, grup her robotun yerel olarak eğitim alıp model güncellemelerini paylaşması sayesinde navigasyon ve karar alma süreçlerini iyileştirebilir.
• Sağlık hizmetleri: MedPerf platformu, federatif öğrenmeyi kullanarak birden fazla hastanede tıbbi yapay zekâ modellerini test eder ve iyileştirir. Yerel güncellemeler, model güncellemeleri yoluyla birleştirilir ve bu, yapay zekânın gerçek dünya verilerinde iyi performans göstermesini sağlarken, hasta bilgilerini korur ve gizliliği temin eder.

Sonuç

Bu makalede, federatif öğrenmenin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve üç ana türünü inceledik. Ayrıca bu teknolojinin pratikte nasıl çalıştığını gösteren avantajlarını ve gerçek yaşam örneklerini paylaştık. Pippit AI, içerik oluşturma konusunda benzer prensipler kullanır ve verilerinizin kontrolünü koruyarak videolar, görseller ve avatarlar oluşturmanıza olanak tanır. Bugün Pippit'i kullanmaya başlayın ve gizliliğe saygı duyan içerikler oluşturun.

SSS

1
1. Merkezi olmayan federe öğrenme nedir?

Merkezi olmayan federe öğrenme, yapay zeka modellerini kendi verilerini kullanan birden fazla cihaz veya kuruluşta eğitir ve yalnızca güncellemeleri paylaşır. Bu, gizliliği korur, veri transferini azaltır ve modelin farklı kaynaklardan öğrenmesini sağlar. Pippit ile cihazınızda videolar, görseller ve avatarlar oluşturabilirsiniz. Orijinal dosyalarınız cihazınızda kalırken birden çok dilde senaryolar oluşturabilir, görselleri düzenleyebilir ve avatarları özelleştirebilirsiniz.

2
1. Ücretsiz bir federated learning eğitimi var mı?

Evet, federated learning modellerinin cihazlarda yerel olarak nasıl eğitildiğini ve güncellemelerin küresel bir modeli geliştirmek için nasıl paylaşıldığını gösteren çevrimiçi olarak birçok ücretsiz kurs, adım adım kılavuz ve demo bulunmaktadır. Pippit ile içerik oluşturma için benzer bir yaklaşım uygulayabilirsiniz. Videoları otomatik altyazılar ve seslerle oluşturabilir, görüntüler tasarlayabilir veya bunları AI büyütme, inpainting ya da outpainting kullanarak düzenleyebilir ve fotoğraflarınızı kullanarak AI avatarlar oluşturabilirsiniz. Pippit, dosyalarınız gizli kalırken içerik oluşturmayı keşfetmeniz ve pratik yapmanız için bu özellikleri doğrudan cihazınızda denemenizi sağlar.

3
1. Google federated learning kullanıyor mu?

Evet, Google, Google Assistant ve akıllı telefon klavyeleri gibi birçok ürününde federated learning kullanmaktadır. Pippit ile dijital pazarlama, ürün tanıtımı ve daha fazlası için içerik oluşturma konusunda benzer bir uygulamalı yaklaşım benimseyebilirsiniz. Bütün bunlar cihazınızda gerçekleşir, böylece orijinal medyanız gizli kalırken yaratıcı özelliklerle deney yapabilirsiniz.