Федеративное обучение позволяет многим устройствам совместно учиться, используя общую модель. FL работает, потому что использует данные на вашем устройстве. После сбора эти данные обновляют модель. Он будет отправлять только информацию, собранную из этого обновления модели, в облако. Короче говоря, он защищает данные на отдельном устройстве, сохраняя их локально. Информация об обновлении модели отправляется в облако. Все это в зашифрованной связи для улучшения услуг этой модели.

Например, мобильные телефоны коллективно изучают общую модель прогнозирования, сохраняя при этом локальные обучающие данные устройства, а не загружая и сохраняя их.

Федеративное обучение — это метод децентрализованного машинного обучения, также называемый совместным обучением. Его приложения позволяют алгоритмам машинного обучения получать больше опыта из широкого спектра наборов данных. Эти наборы данных находятся в разных местах, что сокращает количество аппаратных инфраструктур.

Федеративное обучение и его применение в различных секторах:

Методы федеративного обучения и их применение в сфере здравоохранения:

В прошлом году мы пережили огромное количество изменений из-за ситуации с пандемией. Нехватка ресурсов в отрасли здравоохранения в это время была совершенно очевидной.

Следовательно, медицинские работники нуждаются в надежных технологиях, которые помогут им лучше лечить пациентов. Тем не менее, для обучения алгоритма для клинических целей потребуются обширные и разнообразные наборы данных.

Обмен важной информацией становится более сложной задачей из-за строгих правил, таких как HIPPA.

Вот тут-то и появился FL. Учреждения-участники обучают один и тот же алгоритм на собственном пуле данных.

Эти учреждения могли бы пользоваться этими обученными алгоритмами. Это позволит им получить доступ, а также обойти различные правила. Это также открывает пул данных, из которых они могут извлечь уроки.

FL — это новая концепция и подход к машинному обучению. Он обладает огромным потенциалом для преобразования отрасли здравоохранения. Это может принести больше пользы и медицинским работникам. FL не намерена заменять медицинских работников. Он хочет позволить им направить свою энергию на улучшение ухода за пациентами.

Федеративное обучение и его приложения для FinTech:

FinTech указывает предприятия, которые используют технологии для осуществления своих финансовых операций. Он рассчитан как на потребителей, так и на бизнес. Это распространенное сокращение от слов «Финансы» и «Технологии».

Существует постоянный рост законов о защите данных. Это позволяет потребителям и компаниям доверять друг другу, чтобы обеспечить безопасность данных.

С традиционным ML предприятия, зависящие от FinTech, сталкиваются с рядом проблем. К ним относятся получение разрешения и законного согласия, а также сохранение данных, а также затраты времени и средств на сбор и передачу данных по сетям.
Здесь FL предлагает простое решение. То есть, сохраняя данные локально, мы можем использовать граничные устройства и граничные вычислительные мощности.

FL — это зашифрованный и распределенный подход к машинному обучению. Это позволяет совместно обучать машинное обучение децентрализованным данным, где участникам не требуется передача данных.

ФЛ имеет свои преимущества. Он может решить и предоставить решения для FinTech. Это делается путем поиска утечек данных и мошенничества ATO (Account Take Over).

Кроме того, он анализирует кредитные рейтинги и изучает след пользователя, чтобы предотвратить мошеннические действия KYC без передачи данных в облако.

FL прокладывает путь для Fintech для предотвращения рисков. Он создает новые и инновационные подходы для своих потребителей и предприятий. Это вызывает чувство доверия между двумя сторонами. Это также позволяет им строить более продвинутые отношения.

Федеративное обучение и его применение в страховом секторе:

Страховая отрасль была жизненно важной частью с момента ее зарождения несколько десятилетий назад. Он также был на подъеме, помогая всевозможным неудачам из-за бума технологий.

Страхование — это инвестиции, сделанные для поддержки застрахованного, если у него возникнут какие-либо проблемы из-за непредвиденного события. Тем не менее, существуют ограничения и границы для страховой компании, чтобы помочь застрахованному.

Часто имеют место мошеннические действия. Когда застрахованный нарушает доверие страховой компании, предъявляя ложные требования. Физическое или юридическое лицо может быть привлечено к ответственности за мошенничество и незаконную деятельность.

Страховые компании имеют значительный объем данных от медицинского страхования до автомобилей, мобильных устройств, бизнес-активов и т. д.

Их застрахованные могут ассоциироваться с различными другими компаниями.

Итак, возникает вопрос, как мы можем обучать алгоритмы машинного обучения с различными наборами данных, если вы не можете обмениваться ими между организациями или даже между местоположениями?

Федеративное обучение направлено на решение именно этой проблемы.

Здесь, не нарушая пункт о данных, компания может идентифицировать модели своих пользователей. Он предотвращает мошеннические или неправомерные действия, вводя федеральное обучение. Алгоритмы могут обучаться и управлять в соответствии с данными. И не нарушать конфиденциальность страхователя.

Приложения для федеративного обучения в IoT:

С развитием технологий происходит значительный рост информации. При этом в настоящее время действует больше правил конфиденциальности для защиты такой информации.

Многие организации начали использовать федеративное обучение. Они обучают свои алгоритмы на различных наборах данных без обмена данными.

Федеративное обучение направлено на защиту данных, собранных с помощью различных средств. Он также хранит важную информацию локально.

FL — это решение, которое позволяет проводить машинное обучение на устройстве без передачи личных данных пользователя в центральное облако.

Следовательно, федеративное обучение может помочь в достижении персонализации. А также повысить производительность устройств в приложениях IoT.

Федеративное обучение и его применение в других отраслях и технологиях:

В первом приложении Federated Learning используются улучшенные интеллектуальные тексты. Например, Android-клавиатура Google.

Это делается без загрузки жизненно важных данных пользователя.

В то время как Apple использует федеративное обучение для улучшения распознавания голоса Siri.

FL также работает с технологией блокчейн. Где он обновляет модель и сохраняет конфиденциальность и данные организации.

FL также играет жизненно важную роль в кибербезопасности. Он сохраняет данные на устройстве. Он делится обновлениями этой модели только между подключенными сетями.

Вывод:

Машинное обучение развивается и меняет облик технологий. Как и любой другой метод ML, приложение для федеративного обучения имеет свои проблемы. Это может преодолеть недостатки и изменить правила игры для различных отраслей.

Вскоре федеративное обучение и его различные приложения добьются значительного прогресса. Предприятия будут приветствовать модель распределенного обучения. Что обеспечит быструю реакцию на быстро меняющееся поведение потребителей по сниженной цене.

FL — быстро развивающаяся техника. Его применение может помочь развитию различных отраслей, а также принести пользу пользователям при практическом использовании.