Cách hoạt động của học liên kết: Lợi ích chính và ví dụ thực tế

Học liên kết là gì và nó hoạt động như thế nào?

Học liên kết có nghĩa là "một phương pháp học máy phi tập trung, nơi nhiều thiết bị hoặc máy chủ cùng làm việc để huấn luyện mô hình AI mà không trao đổi dữ liệu thô. Mỗi thiết bị huấn luyện mô hình bằng cách sử dụng thông tin riêng của mình. Sau đó, chỉ gửi các cập nhật đến một máy chủ trung tâm, nơi kết hợp các cập nhật này để cải thiện mô hình chính."

Quy trình có bốn bước chính:

• Khởi tạo mô hình: Ở giai đoạn này, một máy chủ trung tâm tạo ra một mô hình ban đầu và gửi nó đến nhiều thiết bị, như điện thoại, cảm biến hoặc máy chủ nhỏ. Máy chủ cung cấp hướng dẫn về việc đào tạo, bao gồm tổng số vòng lặp và các cài đặt khác.
• Đào tạo cục bộ: Trong bước đào tạo cục bộ, mỗi thiết bị chỉ sử dụng dữ liệu của riêng mình để đào tạo mô hình. Sau khi so sánh dự đoán của mô hình với các câu trả lời đúng, thiết bị cập nhật mô hình để tăng độ chính xác. Nó lặp lại quá trình này nhiều lần theo hướng dẫn. Sau khi hoàn thành việc đào tạo, mỗi thiết bị tính toán sự thay đổi của mô hình, điều này được gọi là các cập nhật cục bộ.
• Chia sẻ và tổng hợp các cập nhật: Sau khi đào tạo, các thiết bị chia sẻ các cập nhật của mình với máy chủ thay vì gửi dữ liệu gốc. Máy chủ sau đó trộn tất cả các cập nhật này lại với nhau, thường là bằng cách lấy trung bình, để tạo ra một mô hình tổng thể mới. Nó có thể áp dụng các phương pháp bảo mật bổ sung để đảm bảo không ai có thể nhận ra thiết bị nào đã đóng góp bản cập nhật nào.
• Phân phối mô hình: Cuối cùng, tất cả các thiết bị nhận được mô hình tổng thể được cập nhật từ máy chủ tại cuối cùng, sau đó bắt đầu vòng đào tạo tiếp theo để đạt được thêm kiến thức và độ chính xác.

Các loại học liên kết trong AI là gì?

Học liên kết có thể hoạt động theo những cách khác nhau tùy thuộc vào cách chia sẻ dữ liệu. Ba loại chính là:

• Học Liên Kết Ngang: Điều này xảy ra khi các nhóm khác nhau có cùng loại dữ liệu nhưng dành cho những người khác nhau. Ví dụ, xem xét một số bệnh viện ở các thành phố khác nhau thu thập dữ liệu bệnh nhân (bao gồm các chỉ số sinh tồn, chẩn đoán, và kết quả xét nghiệm máu), và chỉ gửi các bản cập nhật đến một máy chủ trung tâm. Máy chủ sau đó kết hợp các bản cập nhật này để huấn luyện một mô hình học từ tất cả các bệnh viện cùng nhau mà không cần truy cập vào hồ sơ cá nhân của bệnh nhân.
• Học Liên Kết Dọc: Điều này được sử dụng khi các nhóm có dữ liệu về cùng một người, nhưng mỗi nhóm giữ các loại thông tin khác nhau. Ví dụ, một nhà bán lẻ trực tuyến biết về các lần mua hàng trước đây của khách hàng, và một ngân hàng biết điểm tín dụng của khách hàng. Cùng nhau, ngân hàng và cửa hàng có thể huấn luyện một mô hình để xác định gian lận hoặc đưa ra gợi ý sản phẩm, nhưng mỗi bên vẫn giữ kín những thiếu sót của mình. VFL hoạt động hiệu quả khi các đặc điểm dữ liệu khác nhau, nhưng người dùng hoặc ID mẫu giống nhau.
• Học chuyển giao liên kết: FTL được áp dụng khi các người tham gia có người hoàn toàn khác nhau và các loại dữ liệu khác nhau. Ví dụ, một nhà bán lẻ nhỏ ở một thành phố và một nhà bán lẻ lớn hơn ở một thành phố khác. Nhà bán lẻ nhỏ không có nhiều dữ liệu để huấn luyện một mô hình gợi ý. Tuy nhiên, họ có thể tận dụng mô hình của nhà bán lẻ lớn hơn bằng cách sử dụng FTL. Ngay cả khi khách hàng và các đặc điểm dữ liệu khác nhau, kỹ thuật học chuyển giao sử dụng các mẫu từ một bộ dữ liệu sang bộ dữ liệu khác.

Pippit AI: Trao quyền cho người dùng trong việc sáng tạo nội dung phi tập trung

Pippit là công cụ tất cả trong một dành cho doanh nghiệp tạo ra nội dung tiếp thị chất lượng cao cho xây dựng thương hiệu cá nhân, cập nhật mạng xã hội hoặc quảng cáo. Nó cho phép bạn chuyển đổi đầu vào văn bản thành video hoặc hình ảnh hấp dẫn trong vài phút. Không chỉ vậy, nó còn hỗ trợ hơn 28 ngôn ngữ và cho phép bạn nhập sản phẩm của mình, tùy chỉnh hình ảnh, và chỉnh sửa nội dung một cách hoàn hảo trước khi chia sẻ chúng trên nền tảng xã hội hoặc chuyên nghiệp.

Các tính năng chính của Pippit dành cho việc tạo nội dung phi tập trung

Pippit AI cung cấp các tính năng hỗ trợ việc tạo nội dung phi tập trung, cho phép bạn sản xuất nội dung chuyên nghiệp từ thiết bị của mình mà vẫn đảm bảo quyền riêng tư.

1
1. Chế độ tác vụ video ứng dụng AI để tạo nội dung thông minh

Chế độ Tác vụ của Pippit có thể biến một văn bản gợi ý thành một video hoàn chỉnh. Chỉ cần nhập gợi ý, dán đường dẫn của bạn, tải lên tệp phương tiện hoặc nhập tài liệu, và để AI tạo video cho bạn trong vài phút. Nó viết kịch bản bằng các ngôn ngữ khác nhau và tự động thêm chú thích, giọng nói, và hình đại diện. Điều này có nghĩa là bạn có thể tạo video ngay tại chỗ mà không cần gửi dữ liệu gốc của mình đi đâu.

2
1. Hình đại diện kỹ thuật số có thể tùy chỉnh

Với Pippit, bạn có thể chọn từ thư viện hình đại diện hoặc tạo hình đại diện từ hình ảnh của chính bạn để thêm giọng nói và sử dụng trong các video của mình. Điều này cho phép bạn kiểm soát danh tính kỹ thuật số của mình trong khi tạo nội dung cho mạng xã hội, tiếp thị, thuyết trình và nhiều hoạt động khác.

3
1. Tạo hình ảnh nhanh chóng với công cụ thiết kế AI

Công cụ thiết kế AI trong Pippit sử dụng mô hình chuyển đổi văn bản thành hình ảnh Nano Banana của Google DeepMind để tạo hình ảnh từ mô tả văn bản đơn giản của bạn. Không chỉ vậy, bạn còn có thể sử dụng các tùy chọn AI inpaint và outpaint của công cụ này để chỉnh sửa ảnh và thêm hoặc khôi phục các yếu tố. Nó thậm chí cho phép bạn nâng cao chất lượng ảnh hoặc sử dụng công cụ tẩy để loại bỏ các đối tượng không mong muốn trong nền.

4
1. Tích hợp liền mạch với các nền tảng thương mại điện tử

Bạn có thể dễ dàng tích hợp và nhập sản phẩm từ cửa hàng Shopify hoặc TikTok của mình vào tài khoản Pippit. Sau đó, bạn có thể sử dụng hình ảnh hoặc đoạn clip để tạo video sản phẩm Shopify hoặc poster quảng cáo hấp dẫn bằng AI. Nó cũng cho phép bạn nhập chi tiết sản phẩm dưới dạng tệp CSV và thêm liên kết mua hàng vào video của bạn khi chia sẻ chúng lên tài khoản TikTok.

5
1. Mang các bức ảnh tĩnh trở nên sống động

Công cụ \"AI talking photo\" trong Pippit lấy ảnh chân dung của bạn và chuyển đổi thành video hình đại diện biết nói. Nó cho phép bạn thêm kịch bản, chọn giọng nói, chèn phụ đề hoặc tải lên bản ghi âm của bạn để hình đại diện nói. Nó cũng có các mẫu ảnh biết nói được thiết lập sẵn và thư viện âm thanh thịnh hành để bạn lựa chọn.

Những ưu điểm chính của các mô hình học liên kết là gì?

Các khung làm việc học liên kết mang lại nhiều lợi ích để cải thiện cách hệ thống AI học và trở nên an toàn, thực tiễn hơn khi sử dụng trong thực tế:

1
1. Cải thiện quyền riêng tư dữ liệu: Vì học liên kết huấn luyện mô hình trực tiếp trên thiết bị của bạn, thông tin cá nhân của bạn không bao giờ rời khỏi thiết bị. Điều này bảo vệ dữ liệu nhạy cảm của bạn và giảm thiểu nguy cơ rò rỉ, bị tấn công hoặc lạm dụng.
2
2. Giảm truyền dữ liệu: Thay vì gửi toàn bộ tập dữ liệu đến máy chủ trung tâm, thiết bị của bạn chỉ gửi các cập nhật hoặc thay đổi cho mô hình. Điều này giảm lượng dữ liệu truyền qua mạng và nhu cầu về băng thông
3
3. Bảo mật nâng cao và tuân thủ: Do dữ liệu thô được giữ cục bộ, học liên kết phi tập trung hỗ trợ các biện pháp bảo mật mạnh mẽ. Các tổ chức có thể tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và yêu cầu pháp lý dễ dàng hơn và giảm nguy cơ rò rỉ dữ liệu.
4
4. Khả năng mở rộng trên các thiết bị khác nhau: Học liên kết tương thích với nhiều thiết bị, từ máy chủ lớn đến điện thoại thông minh. Nó cho phép nhiều thiết bị cùng làm việc để huấn luyện mô hình, sử dụng dữ liệu riêng của họ để làm hệ thống ngày càng thông minh hơn theo thời gian.

Ví dụ về các mô hình học liên kết là gì?

• Google Assistant: Để cải thiện nhận diện giọng nói, Google sử dụng học liên kết trong Trợ lý của mình. Điều này có nghĩa là âm thanh cá nhân của bạn không bao giờ rời khỏi điện thoại vì AI được huấn luyện trực tiếp trên thiết bị của bạn.
• Xe tự hành: Với nền tảng FLARE của NVIDIA, các xe tự lái ở những quốc gia khác nhau có thể cùng huấn luyện mô hình. Mỗi xe chia sẻ thông tin địa phương trong khi vẫn tuân thủ các quy định về quyền riêng tư, giúp cải thiện hệ thống toàn cầu.
• Robot: Robot sử dụng học liên kết để cải thiện cách di chuyển, ra quyết định và hoàn thành nhiệm vụ. Ví dụ, hệ thống FLDDPG sử dụng FL trong robot bầy đàn. Ngay cả ở những nơi có giao tiếp kém hoặc hạn chế, nhóm vẫn có thể cải thiện điều hướng và ra quyết định vì mỗi robot huấn luyện tại chỗ và chia sẻ các cập nhật mô hình.
• Chăm sóc sức khỏe: Nền tảng MedPerf sử dụng học liên kết để kiểm tra và cải thiện các mô hình AI y tế tại nhiều bệnh viện. Các cập nhật cục bộ được kết hợp thông qua các cập nhật mô hình, cho phép AI hoạt động tốt trên dữ liệu thực tế trong khi bảo vệ thông tin bệnh nhân và đảm bảo quyền riêng tư.

Kết luận

Trong bài viết này, chúng tôi đã khám phá học liên kết là gì, cách thức hoạt động và ba loại chính của nó. Chúng tôi cũng đã chia sẻ lợi ích và các ví dụ thực tế minh họa cách mà công nghệ này hoạt động trong thực tiễn. Pippit AI sử dụng các nguyên tắc tương tự trong việc tạo nội dung và cho phép bạn tạo video, hình ảnh và avatar đồng thời kiểm soát dữ liệu của mình. Bắt đầu sử dụng Pippit ngay hôm nay và tạo nội dung tôn trọng quyền riêng tư.

Câu hỏi thường gặp

1
1. Điều gì là học liên kết phi tập trung?

Học liên kết phi tập trung huấn luyện các mô hình AI trên nhiều thiết bị hoặc tổ chức bằng cách sử dụng dữ liệu của riêng họ và chỉ chia sẻ các bản cập nhật. Điều này bảo vệ quyền riêng tư, giảm việc truyền dữ liệu và cho phép mô hình học hỏi từ các nguồn khác nhau. Với Pippit, bạn có thể tạo video, hình ảnh và avatar ngay trên thiết bị của mình. Bạn có thể tạo kịch bản bằng nhiều ngôn ngữ, chỉnh sửa hình ảnh và tùy chỉnh avatar trong khi các tập tin gốc của bạn vẫn ở trên thiết bị của bạn.

2
1. Có miễn phí nào hướng dẫn về học liên kết không?

Có, nhiều khóa học về học liên kết miễn phí, hướng dẫn từng bước, và trình diễn thực tế có sẵn trên mạng, cho thấy cách các mô hình được đào tạo cục bộ trên các thiết bị và cách các bản cập nhật được chia sẻ để cải thiện mô hình toàn cầu. Với Pippit, bạn có thể áp dụng cách tiếp cận tương tự cho việc tạo nội dung. Bạn có thể tạo video với phụ đề và giọng nói tự động, thiết kế hình ảnh hoặc chỉnh sửa chúng bằng cách sử dụng AI upscale, inpainting, hoặc outpainting, và tạo hình đại diện AI từ ảnh của bạn. Pippit cho phép bạn thử nghiệm các tính năng này trực tiếp trên thiết bị của mình, giúp bạn khám phá và thực hành tạo nội dung trong khi các tệp của bạn vẫn được giữ riêng tư.

3
1. Google có đang sử dụng học liên kết không?

Có, Google sử dụng học liên kết trong một số sản phẩm của họ, như Google Assistant và bàn phím trên điện thoại thông minh. Với Pippit, bạn có thể tiếp cận tương tự thực tế trong việc tạo nội dung cho tiếp thị số, quảng bá sản phẩm, và nhiều hơn nữa. Tất cả điều này xảy ra trên thiết bị của bạn, giúp phương tiện gốc của bạn được giữ riêng tư trong khi bạn thử nghiệm các tính năng sáng tạo.