В эпоху искусственного интеллекта и принятия решений на основе данных вопросы конфиденциальности и безопасности данных стали решающими. Федеративное обучение (FL) стало революционным решением, которое обеспечивает совместное машинное обучение без ущерба для конфиденциальности данных. Цель этой статьи — дать краткий обзор федеративного обучения и выделить вклад Nevron.Ai, компании-первопроходца в этой области.

Общие сведения о федеративном обучении

Федеративное обучение — это децентрализованный подход к машинному обучению, который позволяет нескольким устройствам или объектам совместно обучать общую модель, сохраняя данные обучения на своих локальных устройствах. Вместо отправки необработанных данных на центральный сервер FL использует сеть периферийных устройств, таких как смартфоны, устройства IoT или граничные серверы, для локального обучения моделей. Затем обученные модели объединяются на центральном сервере, который объединяет знания от каждого участвующего устройства для создания глобальной модели.

Преимущества федеративного обучения:

Улучшенная конфиденциальность данных. Одним из основных преимуществ федеративного обучения является его способность защищать конфиденциальные пользовательские данные. Поскольку тренировочные данные остаются на локальных устройствах, нет необходимости передавать личную информацию центральному серверу. Это децентрализованное владение данными гарантирует сохранение конфиденциальности пользователей, решая проблемы, связанные с утечкой данных и несанкционированным доступом.

Эффективное использование ресурсов. Используя вычислительную мощность, доступную на периферийных устройствах, федеративное обучение оптимизирует использование ресурсов. Вместо того чтобы полагаться на центральный сервер для обучения, FL распределяет вычислительную нагрузку между многочисленными устройствами. Это приводит к уменьшению задержки, минимизации требований к полосе пропускания и эффективному использованию локальных ресурсов.

Непрерывное обучение. Федеративное обучение способствует непрерывному обучению, позволяя постепенно обновлять и улучшать модели. Поскольку локальные устройства постоянно собирают данные, глобальная модель может регулярно обновляться, чтобы включать новые знания, не нарушая работу пользователей. Этот итеративный процесс обучения гарантирует, что модель остается актуальной и адаптируется к изменяющимся шаблонам данных.

MetisFL: масштабируемое федеративное обучение

Nevron.AI — компания-первопроходец, внесшая значительный вклад в области федеративного обучения. Их платформа с открытым исходным кодом, доступная по адресу github.com/NevronAI/metisfl, предлагает комплексную структуру для развертывания и управления крупномасштабными системами FL.

Ключевые особенности MetisFL:

Масштабируемость. MetisFL – это единственная федеративная среда обучения, основная инфраструктура контроллера которой разработана исключительно на C++. Это позволяет системе масштабироваться и поддерживать более 100 000 учащихся, что делает ее подходящей для отраслей и организаций с разнообразными и обширными источниками данных.

Безопасность и конфиденциальность. MetisFL отдает приоритет конфиденциальности и безопасности данных, предоставляя надежные механизмы для обеспечения конфиденциальности и сохранения конфиденциальности FL. Он включает в себя такие методы, как безопасное агрегирование, шифрование и дифференциальная конфиденциальность, для защиты конфиденциальной информации пользователя.

Настраиваемость. С MetisFL пользователи могут адаптировать свои рабочие процессы FL к конкретным требованиям. Платформа предлагает гибкие API-интерфейсы и удобный интерфейс, позволяющий разработчикам определять свои схемы данных, стратегии обучения и архитектуры моделей.

Обзор архитектуры

Архитектура MetisFL вдохновлена ​​Apache Spark. Он состоит из трех основных объектов: контроллера федерации, учащегося федерации и драйвера федерации.

Контроллер федерации

Контроллер федерации действует как менеджер кластера федерации и отвечает за выбор и делегирование задач обучения и оценки учащимся федерации (узлам кластера), а также за хранение и агрегирование локальных моделей учащихся (с шифрованием или без него).

Учащийся Федерации

Учащиеся федерации — это узлы кластера, ответственные за обучение и оценку модели федерации, назначенной им контроллером, в локальном частном наборе данных.

Драйвер федерации

Драйвер федерации анализирует рабочий процесс федеративного обучения, определенный пользователем системы, и создает контекст Metis. Контекст Metis отвечает за инициализацию и мониторинг кластера федерации, инициализацию исходного состояния модели федерации, определение рецепта загрузки данных для каждого учащегося и создание ключей безопасности, где это необходимо (например, сертификаты SSL и пара ключей FHE).

Федеративное обучение революционизирует ландшафт ИИ, предлагая подход к машинному обучению, сохраняющий конфиденциальность и совместный. Nevron.Ai, инновационная компания в этой области, помогает организациям использовать потенциал FL в больших масштабах. Благодаря своей масштабируемой, безопасной и настраиваемой платформе MetisFL находится в авангарде развития экосистемы федеративного обучения. Поскольку проблемы конфиденциальности данных продолжают расти, FL в сочетании с такими платформами, как MetisFL, открывает огромные перспективы для раскрытия всего потенциала совместного ИИ при сохранении конфиденциальности пользователей и безопасности данных.

«Объединенное обучение похоже на группу отдельных музыкантов, играющих на своих инструментах в идеальной гармонии, создавая прекрасную музыку, не делясь своими нотами»