聯邦學習的運作方式：主要優勢和實際範例

什麼是聯邦學習，它是如何運作的？

聯邦學習是指「一種去中心化的機器學習方法，允許多個設備或伺服器在不交換原始數據的情況下共同訓練人工智慧模型。每個設備利用自己的信息訓練模型，然後僅將更新發送到中央伺服器，該伺服器結合這些更新來改進主模型。」

這個過程包括四個主要步驟：

• 模型初始化：在此階段，一個中央伺服器創建一個初始模型，並將其發送給多個設備，例如手機、感應器或小型伺服器。伺服器提供有關訓練的指示，包括總訓練回合數及其他設定。
• 本地訓練：在本地訓練步驟中，每個設備僅使用自身的數據來訓練模型。在將模型的預測與正確答案進行比較後，設備會更新模型以提升準確性。設備會根據指示多次重複此過程。訓練完成後，每個設備會計算模型的變化，這些變化被稱為本地更新。
• 更新的分享與聚合：訓練完成後，設備與伺服器分享其更新，而不是傳送原始數據。伺服器隨後將這些更新混合，通常透過平均，來生成新的全域模型。伺服器可能會採用額外的安全方法，以確保無法辨識出哪個設備提供了哪些更新。
• 模型分發：最後，在所有設備收到伺服器更新的全域模型後，新一輪的訓練隨即開始，以獲取更多知識與準確性。

人工智慧中的聯邦學習有哪三種類型？

根據資料共享的方式不同，聯邦學習可以以不同的方式運作。主要的三種類型是：

• 水平聯邦學習： 這種情況是指不同群體擁有相同類型的資料，但針對不同的人。例如，多個位於不同城市的醫院收集患者資料（包括生命體徵、診斷和血液檢測結果），並僅將更新資料發送至中央伺服器。伺服器會整合這些更新，用於訓練一個模型，以共同學習所有醫院的資料，而不需查看個人患者的記錄。
• 垂直聯邦學習： 當群體擁有相同人的資料，但各自持有不同種類的信息時使用。例如，一個在線零售商知道顧客的購買紀錄，而銀行則知道顧客的信用評分。銀行和商店可以共同訓練一個模型，用於辨別欺詐或提供產品推薦，但也隱藏各自的缺陷。VFL 在資料特徵不同但用戶或樣本 ID 相同的情況下效果很好。
• 聯邦遷移學習：FTL 適用於參與者擁有完全不同的人群和不同種類的數據時。例如一家城市中的小型零售商與另一城市中的大型零售商。這家小型零售商沒有足夠的數據來訓練推薦模型。不過，他可以利用大型零售商的模型，通過 FTL。即使客戶和數據特徵不同，遷移學習技術也可以將一個數據集中的模式應用到另一個數據集中。

Pippit AI：賦能用戶實現去中心化內容創作

Pippit 是一款整合工具包，旨在幫助企業創建用於個人品牌打造、社交媒體更新或廣告的高品質行銷素材。它能讓您在幾分鐘內將文字輸入轉換為引人入勝的影片或圖片。不僅如此，它還支持超過 28 種語言，並允許您匯入產品、自訂視覺效果，以及在分享至社交或專業平台之前，將內容編輯至完美狀態。

Pippit 用於去中心化內容創作的關鍵功能

Pippit AI 提供支援去中心化內容創作的功能，讓您可隨時隨地從設備中製作專業內容，同時確保隱私。

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1. 人工智慧驅動的影片代理模式，實現智慧內容創建

Pippit 的代理模式可以將一個文字提示轉換為完整的影片。只需輸入提示、貼上連結、上傳媒體檔案或導入文件，AI 即可在幾分鐘內為您生成影片。它可以以不同語言撰寫腳本，並自動添加字幕、語音和化身。這意味著您可以在本地創建影片，而無需將原始數據發送至其他地方。

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1. 可自訂的數位化身

使用 Pippit，您可以從化身庫中選擇或從自己的圖片創建化身，為其添加聲音並用於您的影片中。這讓您可以在為社交媒體、行銷、簡報等製作內容時掌控您的數位身份。

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1. 使用 AI 設計工具快速生成圖片

Pippit 中的AI 設計工具利用 Google DeepMind 提供的 Nano Banana 文字生成圖片模型，根據您的簡單文字描述生成圖片。此外，您還可以使用其 AI 修補和擴展選項來編輯照片，添加或恢復元素。它甚至允許您增強照片品質，或者使用橡皮擦刪除背景中不需要的物件。

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1. 無縫整合至電子商務平台

您可以輕鬆整合並從您的 Shopify 或 TikTok 商店導入產品到您的 Pippit 帳戶。然後，您可以使用圖片或片段，透過 AI 創建引人入勝的Shopify 產品影片或宣傳海報。它還允許您以 CSV 格式匯入產品詳細資訊，並在分享至 TikTok 帳戶時，為影片新增可購買的連結。

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1. 讓靜態照片重現生機

在 Pippit 中的「AI 說話照片」工具可將您的肖像照片轉換為說話的虛擬人物影片它能讓您添加腳本、選擇聲音、疊加字幕，或上傳音頻錄製供虛擬人物說話。它還提供預設的說話照片模板以及一個熱門音頻庫供您選擇。

聯邦學習模型的主要優勢是什麼？

聯邦學習框架帶來多項好處，提升了 AI 系統的學習方式，使其在現實場景中的應用更安全、更實用：

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1. 改進的數據隱私：由於聯邦學習直接在您的設備上訓練模型，您的個人資料始終不會離開設備。這保護了您的敏感數據，並降低了洩露、駭客攻擊或濫用的風險。
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2. 降低數據傳輸：您的設備只需傳送模型的更新或變更，而非將整個數據集傳送到中央服務器。這減少了通過網路傳輸的數據量和對頻寬的需求
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3. 增強的安全性和合規性：由於原始數據保持本地存儲，去中心化的聯邦學習支持強大的安全措施組織可以更輕鬆地遵守隱私規範和法律要求，並減少數據洩露的風險
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4. 在不同設備上的可擴展性：聯邦學習與各種設備兼容，從大型伺服器到智慧型手機它讓許多設備能夠協同工作訓練模型，使用它們自己的數據隨時間逐步提升系統的智能

聯邦學習模型有哪些例子？

• Google 助理：為了提升語音識別功能，Google 在其助理中使用了聯邦學習這意味著您的個人音頻永遠不會離開手機，因為人工智慧直接在您的設備上進行訓練
• 自動駕駛車輛：透過NVIDIA的FLARE平台，不同國家的自駕車可以共同訓練模型。每輛車在遵守隱私規則的同時分享本地洞見，從而改善全球系統。
• 機器人技術：機器人利用聯邦學習來提升移動、決策和完成任務的能力。例如，FLDDPG系統在群體機器人技術中使用了聯邦學習。即使在通信不佳或受限的地點，由於每個機器人在本地訓練並分享模型更新，群體仍然能改善導航和決策能力。
• 醫療保健：MedPerf平台利用聯邦學習來測試並改進多家醫院的醫療AI模型。本地更新通過模型更新進行結合，使AI在保護患者信息和確保隱私的同時，能在真實世界數據上取得良好的表現。

結論

在本文中，我們探討了什麼是聯邦學習、其運作方式以及它的三種類型。我們還分享了它的優勢和一些實際例子，展示了這項技術在實踐中的應用方式。Pippit AI 使用類似的原則進行內容創建，讓您能生成影片、圖片和虛擬化身，同時保有對您數據的控制權。立即開始使用 Pippit，創造尊重隱私的內容。

常見問題

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1. 什麼是去中心化的聯邦學習？

去中心化的聯邦學習在多個設備或機構上使用它們自己的數據訓練 AI 模型，並僅共享更新內容。這保護隱私，減少數據傳輸，並讓模型從不同來源學習。透過 Pippit，您可以在您的設備上創建影片、圖片和虛擬化身。您可以生成多語言的腳本，編輯圖片，並自訂虛擬化身，同時您的原始文件將保留在您的設備上。

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1. 有沒有免費的聯邦學習教程？

是的，網上有多種免費的聯邦學習課程、逐步指南和演示，展示了如何在設備上本地訓練模型以及如何共享更新以改進全球模型。使用 Pippit，你可以將類似的方法應用於內容創作。你可以生成帶有自動字幕和語音的視頻，設計或利用 AI 放大、修補或擴補功能編輯圖像，並使用你的照片創建AI 虛擬形象。Pippit 讓你能直接在設備上體驗這些功能，因此你可以在創作內容的同時探索與練習，並確保文件保持隱私。

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1. Google 是否在使用聯邦學習？

是的，Google 在其多種產品中使用了聯邦學習，例如 Google 助理和智能手機鍵盤。使用 Pippit，你可以以類似的實操方式創作數字營銷、產品宣傳等內容。所有這些操作均在你的設備上完成，因此當你嘗試創意功能時，原始媒體仍然保持隱私。