Як працює федеративне навчання: ключові переваги та практичні приклади

Що таке федеративне навчання та як воно працює?

Федеративне навчання означає «децентралізований підхід до машинного навчання, у якому кілька пристроїв або серверів працюють разом для тренування моделі штучного інтелекту без обміну необробленими даними. Кожен пристрій тренує модель, використовуючи власну інформацію, а потім надсилає лише оновлення на центральний сервер, який об’єднує ці оновлення для покращення основної моделі».

Процес складається з чотирьох основних етапів:

• Ініціалізація моделі: На цьому етапі центральний сервер створює початкову модель і надсилає її на кілька пристроїв, таких як телефони, датчики або невеликі сервери. Сервер надає інструкції щодо навчання, які включають загальну кількість раундів та інші налаштування.
• Місцеве навчання: На етапі місцевого навчання кожен пристрій використовує лише свої власні дані для навчання моделі. Після порівняння прогнозів моделі з правильними відповідями пристрій оновлює модель для підвищення точності. Цей процес повторюється кілька разів відповідно до інструкцій. Після завершення навчання кожен пристрій розраховує, як змінилася модель, що називається місцевими оновленнями.
• Обмін та агрегація оновлень: Після навчання пристрої діляться своїми оновленнями із сервером, а не надсилають початкові дані. Сервер змішує всі ці оновлення, зазвичай усереднюючи їх, щоб створити нову глобальну модель. Він може застосовувати додаткові методи безпеки, щоб гарантувати, що ніхто не зможе визначити, який пристрій надав те чи інше оновлення.
• Розподіл моделі: Нарешті, всі пристрої отримують оновлену глобальну модель від сервера, після чого починається наступний раунд навчання для отримання більше знань та точності.

Які три типи федеративного навчання в ШІ?

Федеративне навчання може працювати по-різному залежно від того, як дані поширюються. Три основні типи:

• ГоризонтальнеФедеративне навчання: Це відбувається, коли різні групи мають однаковий тип даних, але для різних людей. Наприклад, кілька лікарень у різних містах збирають дані про пацієнтів (що включає життєво важливі показники, діагнози та результати аналізів крові) і тільки надсилають оновлення на центральний сервер. Сервер потім об'єднує ці оновлення, щоб навчити модель, яка вчиться від усіх лікарень разом, не маючи доступу до персональних записів пацієнтів.
• ВертикальнеФедеративне навчання: Це використовується, коли групи мають дані про тих самих людей, але кожна з них володіє різними типами інформації. Наприклад, онлайн-ритейлер знає про попередні покупки клієнта, а банк знає кредитний рейтинг клієнта. Разом банк і магазин можуть навчити модель для виявлення шахрайства або створення рекомендацій щодо продуктів, але кожен приховує свої недоліки. VFL ефективно працює, коли ознаки даних відрізняються, але користувачі або ідентифікатори зразків є однаковими.
• Федеративне перенесене навчання: FTL застосовується, коли учасники мають зовсім різних людей та різні типи даних. Наприклад, маленький роздрібний продавець в одному місті та більший роздрібний продавець в іншому місті. Малий роздрібний продавець не має достатньо даних для навчання моделі рекомендацій. Однак він може скористатися моделлю більшого роздрібного продавця, використовуючи FTL. Навіть якщо клієнти та ознаки даних відрізняються, техніки перенесення навчання використовують закономірності з одного набору даних на інший.

Pippit AI: надає користувачам можливості у створенні децентралізованого контенту

Pippit — це універсальний інструментарій для бізнесу для створення високоякісних маркетингових матеріалів для персонального брендингу, оновлень у соціальних мережах або реклами. Він дозволяє миттєво перетворювати ваш текстовий ввід на захопливі відео або зображення за лічені хвилини. Не лише це, але й підтримується понад 28 мов, а також є можливість імпортувати ваші продукти, налаштовувати візуальні елементи та редагувати контент до досконалості перед його публікацією на соціальних або професійних платформах.

Ключові особливості Pippit для децентралізованого створення контенту

Pippit AI пропонує функції, які підтримують децентралізоване створення контенту, надаючи можливість створювати професійний контент на ваших пристроях, зберігаючи при цьому конфіденційність.

1
1. Режим відеоагента на основі штучного інтелекту для розумного створення контенту

Режим Агент від Pippit може перетворити текстову підказку на повноцінне відео. Просто введіть підказку, вставте посилання, завантажте медіафайли або додайте документ, і дайте штучному інтелекту згенерувати відео для вас за кілька хвилин. Він пише сценарій різними мовами та автоматично додає субтитри, голос і аватари. Це означає, що ви можете створювати відео локально, не відправляючи свої необроблені дані кудись.

2
1. Налаштовувані цифрові аватари

З Pippit ви можете вибрати аватар із бібліотеки або створити власний за допомогою свого зображення, додати голос і використовувати його у своїх відео. Це дозволяє вам контролювати свою цифрову ідентичність під час створення контенту для соціальних мереж, маркетингу, презентацій тощо.

3
1. Швидке створення зображень за допомогою інструмента дизайну на основі ШІ

Інструмент дизайну на основі ШІ у Pippit використовує модель Nano Banana для перетворення тексту на зображення від Google DeepMind, щоб створювати зображення з ваших простих текстових описів. До того ж, ви можете скористатися його функціями редагування зображень за допомогою ШІ для додавання або відновлення елементів. Це навіть дозволяє покращувати якість ваших фотографій або використовувати гумку, щоб видалити небажані об'єкти на фоні.

4
1. Безперешкодно інтегруйте з платформами електронної комерції

Ви можете легко інтегрувати та імпортувати свої продукти з магазину Shopify або TikTok до свого облікового запису Pippit. Потім ви можете використовувати зображення або кліпи для створення захоплюючих відео продуктів Shopify або рекламних постерів за допомогою AI. Це також дозволяє додавати деталі продуктів у форматі CSV і додавати посилання для купівлі до ваших відео під час їх публікації у вашому обліковому записі TikTok.

5
1. Оживляйте статичні фотографії

Інструмент "AI talking photo" у Pippit бере вашу портретну фотографію та перетворює її на відео говорючого аватара. Він дозволяє додати сценарій, вибрати голос, накласти субтитри або завантажити свій аудіозапис, щоб аватар міг говорити. Також він має попередньо встановлені шаблони для говорючих фотографій і бібліотеку трендових аудіо для вибору.

Які основні переваги федеративних моделей навчання?

Федеративні рамки навчання приносять кілька переваг, які покращують спосіб навчання систем штучного інтелекту та роблять їх безпечнішими й більш практичними для застосування в реальних умовах:

1
1. Покращена конфіденційність даних: Оскільки федеративне навчання тренує моделі безпосередньо на вашому пристрої, ваші особисті дані ніколи не залишають його меж. Це захищає ваші чутливі дані та знижує ризик їх витоків, хакерства або неправильного використання.
2
2. Зменшена передача даних: Замість передачі повних наборів даних на центральний сервер ваші пристрої надсилають лише оновлення або зміни в моделі. Це зменшує кількість даних, що передаються через мережу, та потребу в пропускній здатності
3
3. Підвищена безпека та відповідність стандартам: оскільки необроблені дані залишаються локальними, децентралізоване федеративне навчання підтримує суворі заходи безпеки Організації можуть легше дотримуватися правил конфіденційності та юридичних вимог, а також зменшувати ризик витоків даних
4
4. Масштабованість на різних пристроях: федеративне навчання сумісне з різноманітними пристроями – від великих серверів до смартфонів Це дозволяє багатьом пристроям працювати разом, тренуючи модель за допомогою власних даних, поступово роблячи систему розумнішою з часом

Які приклади моделей федеративного навчання?

• Google Assistant: щоб покращити розпізнавання голосу, Google використовує федеративне навчання у своєму Асистенті Це означає, що ваш особистий аудіо не залишає телефон, оскільки штучний інтелект тренується безпосередньо на вашому пристрої
• Автономні транспортні засоби: За допомогою платформи NVIDIA FLARE автомобілі з автономним керуванням у різних країнах можуть спільно навчати моделі. Кожен транспортний засіб ділиться локальними даними, при цьому дотримуючись правил конфіденційності, що може покращити глобальну систему.
• Робототехніка: Роботи використовують федеративне навчання, щоб покращити свої рухи, прийняття рішень і виконання завдань. Наприклад, система FLDDPG використовує федеративне навчання у роєвій робототехніці. Навіть у місцях з поганим або обмеженим зв'язком група може покращити навігацію та прийняття рішень, оскільки кожен робот тренується локально і ділиться оновленнями моделі.
• Охорона здоров'я: Платформа MedPerf використовує федеративне навчання для тестування та вдосконалення медичних AI моделей у різних лікарнях. Локальні оновлення об'єднуються через оновлення моделі, що дозволяє AI добре працювати з реальними даними, захищаючи інформацію пацієнтів та забезпечуючи конфіденційність.

Висновок

У цій статті ми розглянули, що таке федеративне навчання, як воно працює та три його основні типи. Ми також поділилися його перевагами та реальними прикладами, які показали, як ця технологія працює на практиці. Pippit AI використовує схожі принципи у створенні контенту та дозволяє створювати відео, зображення та аватари, зберігаючи контроль над вашими даними Почніть користуватися Pippit вже сьогодні та створюйте контент, який дотримується конфіденційності

Запитання та відповіді

1
1. Що таке децентралізоване федеративне навчання?

Децентралізоване федеративне навчання тренує моделі ІІ на декількох пристроях або в організаціях, використовуючи їхні дані, і передає лише оновлення Це захищає конфіденційність, зменшує передачу даних і дозволяє моделі навчатися з різних джерел З Pippit ви можете створювати відео, зображення та аватари на своєму пристрої Ви можете створювати сценарії кількома мовами, редагувати зображення та налаштовувати аватари, зберігаючи свої оригінальні файли на пристрої

2
1. Чи є безкоштовний підручник із федеративного навчання?

Так, в Інтернеті доступні кілька безкоштовних курсів, покрокових інструкцій і демонстрацій з федеративного навчання, які показують, як моделі тренуються локально на пристроях і як оновлення передаються для покращення глобальної моделі. З Pippit ви можете застосувати подібний підхід до створення контенту. Ви можете створювати відео з автоматизованими субтитрами і голосами, дизайнювати зображення або редагувати їх за допомогою AI upscale, inpainting чи outpainting та створювати AI-аватари із використанням ваших фотографій. Pippit дозволяє експериментувати з цими функціями безпосередньо на вашому пристрої, щоб ви могли досліджувати та практикувати створення контенту, зберігаючи файли приватними.

3
1. Чи Google використовує федеративне навчання?

Так, Google використовує федеративне навчання в кількох своїх продуктах, таких як Google Assistant і клавіатури смартфонів. З Pippit ви можете застосувати схожий практичний підхід до створення контенту для цифрового маркетингу, просування продуктів та іншого. Усе це відбувається на вашому пристрої, тому ваші оригінальні медіафайли залишаються приватними, поки ви експериментуєте з творчими функціями.