Federated Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ML-Algorithmen auf einem großen Datensatz trainiert werden, der auf viele Server in der Cloud verteilt ist. Auf diese Weise kann das Training eines ML-Modells zur Risikobewertung auf eine große Anzahl von Nutzern skaliert werden. Das Verfahren ist auch in der Lage, Daten auf mobilen Geräten zu erhalten.
ML-Algorithmen werden auf verteilte Weise trainiert
Federated Learning ist eine Methode für das Training von ML-Algorithmen auf verteilte Weise, wobei lokale Knoten für das Training der Modelle verwendet werden. Bei dieser Methode werden die Trainingsdaten auf verschiedene Knoten verteilt, um die Effizienz zu verbessern. Dieser Ansatz birgt zwar einige Herausforderungen in sich, wird aber bereits von großen Unternehmen angewandt.
Föderiertes Lernen unterscheidet sich vom serverbasierten Training dadurch, dass die Rohdaten verteilt werden, anstatt an einen zentralen Server zu gehen. Das bedeutet, dass das Training auf den Geräten mehrerer Benutzer stattfinden kann und dass die Tests mit realen Daten und nicht mit Trainingsdaten durchgeführt werden können.
Obwohl beim föderierten Lernen sensible Daten an sicheren Orten aufbewahrt werden können, gibt es immer noch Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes bei dieser Methode. Dies liegt daran, dass die Clients während des Trainingsprozesses Aktualisierungen ihrer Modelle untereinander austauschen, was dazu führen kann, dass private Daten an den zentralen Server und andere Dritte weitergegeben werden. Glücklicherweise gibt es Methoden zur Wahrung der Privatsphäre, wie z. B. die differentielle Privatsphäre oder sichere Mehrparteienberechnungen. Diese Techniken können jedoch die Leistung der Modelle und die Effizienz des Systems beeinträchtigen.
Föderiertes Lernen kann für eine Vielzahl von Anwendungen genutzt werden. Von der Vorhersage klinischer Ergebnisse bei Patienten bis hin zur Anpassung des Fußgängerverhaltens in autonomen Autos ist föderiertes Lernen in vielen Szenarien nützlich. Es kann sogar dazu beitragen, das Herzinfarktrisiko in tragbaren Geräten vorherzusagen.
Ein häufiges Problem beim verteilten Lernen ist die Heterogenität. Viele Systeme und Daten in einem Netzwerk können sich in Bezug auf ihre Hardware, WiFi-Konnektivität und 4G-Konnektivität unterscheiden. Diese Heterogenität beeinträchtigt die Genauigkeit des gemeinsamen Modells. Als Reaktion darauf erstellen föderierte Lerntechniken ein verteiltes Modell, in dem die Aktualisierungen von Clients zusammengestellt und zur Erstellung eines globalen Modells verwendet werden.
Daten werden auf mobilen Geräten gespeichert
Federated Learning ist ein neuer Ansatz für maschinelles Lernen, bei dem mobile Geräte ein gemeinsames Vorhersagemodell lokal trainieren. Dadurch wird das maschinelle Lernen von der Cloud-Speicherung entkoppelt und der Zeitaufwand für die Entwicklung von Datenprodukten verringert. Mit dieser Technik können auch viele ML-Modelle lokal auf Mobilgeräten trainiert werden.
Die Daten, mit denen das Modell gespeist wird, werden lokal auf den mobilen Geräten gespeichert. Die Trainingsdaten werden nur dann an einen zentralen Server weitergegeben, wenn sie sich mit den Gewichten des Modells ändern. Dieses Verfahren ermöglicht eine geringere Latenzzeit und einen niedrigeren Stromverbrauch bei gleichzeitiger Wahrung des Datenschutzes. Darüber hinaus kann das Modell sofort verwendet werden und personalisierte Erfahrungen ermöglichen.
Föderiertes Lernen könnte für viele Branchen von Nutzen sein. So könnte die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen Banken dabei helfen, genauere Kreditwürdigkeitsprüfungen durchzuführen. Die Zusammenführung von Kfz-Versicherungsansprüchen könnte zu neuen Ideen für die Verbesserung der Verkehrssicherheit führen. Auch die Zusammenführung von Bild- und Tondaten, die an Produktionsstandorten gesammelt werden, könnte zur Verbesserung der Qualitätskontrolle von Produkten beitragen.
Federated Learning kann auch im Gesundheitswesen eingesetzt werden. Prädiktive Texte sind eine häufige Anwendung des föderierten Lernens. Es kann die Genauigkeit von E-Mails oder die Diagnose von Patienten in einem Krankenhaus verbessern. Derzeit gibt es drei Modelle für föderiertes Lernen: zentrales Lernen, dezentrales Lernen und mobiles Lernen.
Im Gegensatz zu traditionellen Lernmodellen benötigt föderiertes Lernen keinen Cloud-Speicher. Stattdessen werden mobile Geräte verwendet, um Algorithmen zu trainieren, und relevante Datenzusammenfassungen zurückgesendet. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Algorithmen kontinuierlich verbessern, ohne persönliche Informationen über ihre Nutzer zu sammeln. Diese Methode ist jedoch sehr rechenintensiv und möglicherweise nicht für jeden geeignet.
Es kann auf eine große Anzahl von Nutzern skaliert werden
Federated Learning ermöglicht es Entwicklern, ihre Modelle auf einer großen Anzahl von Geräten zu trainieren, ohne die Daten zentralisieren zu müssen. Mit föderiertem Lernen können beispielsweise Gesichts- und Spracherkennungsmodelle auf einem großen Pool von Smartphones trainiert werden. Dies ist von Vorteil, wenn die Nutzer nicht möchten, dass ihre privaten Informationen an einen zentralen Server übermittelt werden. Dies ermöglicht es Entwicklern, prädiktive Anwendungen für Smartphones zu entwickeln und gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer zu schützen.
Föderiertes Lernen mit differentiellem Datenschutz kann maschinelles Lernen über dezentralisierte Daten skalieren und dabei den Datenschutz wahren. Dies ist besonders in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Internet der Dinge und den Finanzdienstleistungen nützlich, in denen die Daten der Nutzer sehr sensibel sein können. Seit 1996 wird das Gesundheitswesen immer stärker reguliert, was es schwierig macht, neue Technologien zu implementieren, ohne die Privatsphäre der Patienten zu gefährden.
Beim föderierten Lernen wird das Training eines Modells auf viele Geräte verteilt, von denen jedes ein anderes Modell besitzt. Die Daten der einzelnen Geräte werden aggregiert und mithilfe des stochastischen Gradientenabstiegs trainiert. Wenn das Modell trainiert ist, sendet es eine Zusammenfassung der vorgenommenen Änderungen an jedes Gerät zurück. Der Server ermittelt dann den Durchschnitt aller Änderungen und verwendet ihn zur Aktualisierung des Basismodells. Das endgültige Modell wird dann mit der geräteeigenen Schnittstelle geteilt.
Ein Nachteil des föderierten Lernens ist die Komplexität der Kommunikation, die zu einem Engpass werden kann. Das Problem kann durch eine Änderung der Übertragungsaktualisierung überwunden werden. Die Verwendung strukturierter oder zusammenfassender Aktualisierungen kann dazu beitragen, die Komplexität der Übertragung zu verringern.
Es kann zur Erstellung eines ML-Modells zur Risikobewertung verwendet werden
Federated Learning verwendet Daten aus mehreren Quellen zur Erstellung eines Modells. So könnte beispielsweise ein E-Commerce-Startup Kundeninformationen verwenden, um ein Risikobewertungsmodell zu erstellen, oder Daten von einer Website und einer Anwendung aggregieren. Diese Daten werden dann verarbeitet und zur Entscheidungsfindung verwendet, bevor sie an einen zentralen Computer gesendet werden. Federated Learning wird auch in der Finanzbranche zur Bewertung des Kreditrisikos eingesetzt. Banken können eine Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Daten der Federal Reserve, verwenden, um bestimmte Verbraucher auszuschließen.
Federated Learning kann in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, einschließlich Daten von mobilen Geräten. Mithilfe des föderierten Lernens können Sie ein statistisches Modell auf Daten aus einem großen Pool von Mobilgeräten trainieren. Das Modell kann beispielsweise zur Bewertung von Herzinfarktrisiken verwendet werden. Eine weitere Anwendung für föderiertes Lernen ist die Entwicklung autonomer Fahrzeuge, die sich an das Verhalten von Fußgängern anpassen.
Föderiertes Lernen ist eine neue Technik, mit der ML-Modelle anhand von Daten aus einem föderierten Netzwerk trainiert werden können. Sie wurde durch das Problem der ungleichmäßig verteilten Daten inspiriert. Dezentrale Geräte können nicht ohne weiteres Daten mit einem zentralen Server austauschen, was die Erstellung eines zentralisierten Modells erschwert. FL löst dieses Problem, indem es dezentrales Training und die gemeinsame Nutzung von Modellparametern zwischen Institutionen ermöglicht.
Federated Learning kann auch in der industriellen Gesundheitsforschung eingesetzt werden. Das Melloddy-Projekt beispielsweise ist ein föderiertes Lernsystem, bei dem konkurrierende Unternehmen Datensätze gemeinsam nutzen und ein gemeinsames Vorhersagemodell erstellen können. Dieses gemeinsame Modell wird dazu beitragen, die Prozesse der Arzneimittelentdeckung in den beteiligten Unternehmen zu optimieren.
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