التعلم الموحد (Federated Learning)

التعلم الموحد (Federated Learning (FL)) هو أسلوب للتعلم الآلي (machine learning (ML)) يتيح تدريب النماذج عبر أجهزة أو خوادم متعددة لامركزية تحتفظ بعينات بيانات محلية، دون تبادل البيانات نفسها. يعالج هذا النهج المخاوف الحاسمة المتعلقة بخصوصية البيانات وأمانها من خلال الاحتفاظ بالبيانات الأولية على جهاز المستخدم. بدلاً من تجميع البيانات في خادم مركزي لتدريب النموذج، يعمل التعلم الموحد عن طريق إرسال نموذج عالمي إلى الأجهزة المحلية. يقوم كل جهاز بتدريب النموذج ببياناته الخاصة، ويتم إرسال تحديثات النموذج الناتجة فقط - وهي تحسينات صغيرة ومركزة - مرة أخرى إلى خادم مركزي لتجميعها. تعمل هذه العملية التعاونية على تحسين النموذج العالمي المشترك دون المساس بمعلومات المستخدم.

كيف يعمل التعلم الموحد

تتضمن عملية التعلم الموحد عادةً دورة متكررة من الخطوات التي يتم تنسيقها بواسطة خادم تنسيق مركزي:

1. توزيع النموذج: يقوم الخادم المركزي بتهيئة نموذج ذكاء اصطناعي عالمي، مثل شبكة عصبية، وتوزيعه على مجموعة مختارة من الأجهزة العميلة (مثل الهواتف المحمولة أو أجهزة الكمبيوتر بالمستشفيات).
2. التدريب المحلي: يقوم كل جهاز عميل بتدريب النموذج على مجموعة البيانات المحلية الخاصة به. نظرًا لأن هذه البيانات لا تترك الجهاز أبدًا، فإنها تظل خاصة. هذا التدريب المحلي هو عنصر أساسي في الذكاء على الجهاز، وغالبًا ما يرتبط بـ Edge AI.
3. إرسال التحديث: بعد التدريب لعدد قليل من التكرارات، يرسل كل عميل تحديثات النموذج المحسوبة الخاصة به (مثل التدرجات أو أوزان النموذج) مرة أخرى إلى الخادم المركزي. هذه حمولة أصغر بكثير وأكثر أمانًا من البيانات الأولية نفسها.
4. التجميع الآمن: يقوم الخادم المركزي بتجميع التحديثات من جميع العملاء - على سبيل المثال، عن طريق حساب متوسطها - لتحسين النموذج العام. يمكن استخدام تقنيات مثل الحساب الآمن متعدد الأطراف لضمان عدم قدرة الخادم على عكس هندسة التحديثات الفردية.
5. تحسين النموذج: يتم بعد ذلك إرسال النموذج العام المحسن مرة أخرى إلى العملاء للجولة التالية من التدريب. تستمر هذه العملية التكرارية حتى يصل أداء النموذج إلى المستوى المطلوب من الدقة.

تطبيقات واقعية

التعلم الموحد ليس مجرد مفهوم نظري؛ بل يدعم العديد من التطبيقات السائدة ويحدث تحولًا في الصناعات التي تكون فيها حساسية البيانات ذات أهمية قصوى.

• توقعات لوحة المفاتيح الذكية: تستخدم شركات مثل Google FL لتحسين النص التنبئي على لوحات مفاتيح الأجهزة المحمولة. يتعلم هاتفك من سجل الكتابة الخاص بك لاقتراح الكلمة التالية، ويتم مشاركة هذه التعلم كتحديثات نموذج مجهولة المصدر لتحسين محرك التنبؤ لجميع المستخدمين دون أن تغادر رسائلك الفعلية جهازك.
• أبحاث طبية تعاونية: يسمح FL للمستشفيات والمؤسسات البحثية بالتعاون في بناء نماذج تشخيصية قوية لمهام مثل تحليل الصور الطبية للكشف عن الأورام. يمكن لكل مستشفى تدريب نموذج مشترك على بيانات المرضى الخاصة به، والتي تحميها قوانين الخصوصية مثل HIPAA، دون الكشف عن سجلات المرضى الحساسة للمؤسسات الأخرى أو لمستودع مركزي. يتيح هذا إنشاء نماذج أكثر قوة يتم تدريبها على مجموعات بيانات متنوعة.

التعلم الموحد مقابل المفاهيم ذات الصلة

من المهم التمييز بين التعلم الموحد (FL) ونماذج التعلم الأخرى:

• التدريب المركزي: النهج التقليدي حيث يتم جمع كل البيانات في مكان واحد للتدريب. التعلم الموحد Federated Learning هو عكس ذلك تمامًا، وهو مصمم خصيصًا لتجنب مركزية البيانات.
• التدريب الموزع (Distributed Training): تستخدم هذه التقنية أيضًا أجهزة متعددة لتسريع التدريب، لكنها تفترض أن بيانات التدريب مخزنة في موقع مركزي ويمكن توزيعها بحرية بين عقد التدريب. في المقابل، يعمل FL مع البيانات اللامركزية بطبيعتها ولا يمكن نقلها.
• التعلم النشط: تركز هذه الطريقة على الاختيار الفعال لنقاط البيانات الأكثر إفادة ليتم تسميتها لتقليل تكاليف التعليقات التوضيحية. بينما يتعامل FL مع مكان حدوث التدريب، فإن التعلم النشط يتعامل مع البيانات المستخدمة. يمكن الجمع بين الاثنين لزيادة تعزيز الخصوصية والكفاءة، كما هو موضح في هذه المدونة حول التعلم النشط.

التحديات والأطر

على الرغم من مزاياه، يواجه التعلم الموحد تحديات مثل ارتفاع تكاليف الاتصال، وإدارة الأجهزة ذات القدرة الحسابية المتفاوتة (وحدة المعالجة المركزية/وحدة معالجة الرسومات)، والتعامل مع البيانات غير المستقلة والموزعة بشكل متطابق (non-IID)، مما قد يؤدي إلى تحيز النموذج. يمكن أن يكون النظام أيضًا عرضة للهجمات الخصومية التي تستهدف تحديثات النموذج. لمعالجة هذه التعقيدات، تم تطوير أطر عمل مثل TensorFlow Federated و PySyft من قبل منظمات مثل OpenMined. مع نضوج التكنولوجيا، تصبح إدارة دورة حياة نشر النموذج ومراقبته بأكملها أمرًا بالغ الأهمية، وهي عملية مبسطة بواسطة منصات مثل Ultralytics HUB.