Birleşik Öğrenme

Bir makine öğrenimi (ML) tekniği olan Birleşik Öğrenme (Federated Learning - FL), verilerin kendisi paylaşılmadan, yerel veri örneklerini barındıran birden fazla merkeziyetsiz cihaz veya sunucu arasında modellerin eğitilmesini sağlar. Bu yaklaşım, ham verileri kullanıcının cihazında tutarak kritik veri gizliliği ve güvenlik endişelerini giderir. Model eğitimi için verileri merkezi bir sunucuda toplamak yerine, FL, genel bir modeli yerel cihazlara göndererek çalışır. Her cihaz, modeli kendi verileriyle eğitir ve yalnızca ortaya çıkan model güncellemeleri (küçük, odaklı iyileştirmeler) toplu hale getirilmek üzere merkezi bir sunucuya geri gönderilir. Bu işbirlikçi süreç, kullanıcı bilgilerinden ödün vermeden paylaşılan genel modeli geliştirir.

Federatif Öğrenme (Federated Learning) Nasıl Çalışır?

Birleşik öğrenme süreci tipik olarak merkezi bir koordinasyon sunucusu tarafından düzenlenen, tekrar eden bir dizi adımdan oluşur:

1. Model Dağıtımı: Merkezi sunucu, bir sinir ağı gibi genel bir AI modelini başlatır ve bir dizi istemci cihazına (örneğin, cep telefonları veya hastane bilgisayarları) dağıtır.
2. Yerel Eğitim: Her istemci cihazı, modeli yerel veri kümesi üzerinde eğitir. Bu veriler cihazdan hiç çıkmadığı için gizliliğini korur. Bu yerel eğitim, genellikle Uç Yapay Zeka (Edge AI) ile ilişkilendirilen cihaz üzerinde zekanın temel bir bileşenidir.
3. Gönderiyi Güncelle: Birkaç yineleme için eğitimden sonra, her istemci hesaplanan model güncellemelerini (gradyanlar veya model ağırlıkları gibi) merkezi sunucuya geri gönderir. Bu, ham verilerin kendisinden çok daha küçük ve daha güvenli bir yüktür.
4. Güvenli Toplama: Merkezi sunucu, global modeli iyileştirmek için tüm istemcilerden gelen güncellemeleri toplar (örneğin, ortalamasını alarak). Sunucunun bireysel güncellemelerin tersine mühendislik yapmasını önlemek için güvenli çok taraflı hesaplama gibi teknikler kullanılabilir.
5. Model İyileştirme (Model Improvement): İyileştirilmiş global model daha sonra bir sonraki eğitim turu için istemcilere geri gönderilir. Bu yinelemeli süreç, modelin performansı istenen bir doğruluk (accuracy) seviyesine ulaşana kadar devam eder.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Birleşik Öğrenme sadece teorik bir kavram değildir; çeşitli ana akım uygulamalara güç verir ve veri hassasiyetinin son derece önemli olduğu sektörleri dönüştürmektedir.

• Akıllı Klavye Tahminleri: Google gibi şirketler, mobil klavyelerde tahmini metni iyileştirmek için FL'yi kullanır. Telefonunuz, bir sonraki kelimeyi önermek için yazma geçmişinizden öğrenir ve bu öğrenmeler, gerçek mesajlarınız cihazınızdan hiç ayrılmadan tüm kullanıcılar için tahmini motoru iyileştirmek üzere anonimleştirilmiş model güncellemeleri olarak paylaşılır.
• İşbirlikçi Tıbbi Araştırma: FL, hastanelerin ve araştırma kurumlarının tümörleri tespit etmek için tıbbi görüntü analizi gibi görevler için güçlü tanı modelleri oluşturmak üzere işbirliği yapmasına olanak tanır. Her hastane, hassas hasta kayıtlarını diğer kurumlara veya merkezi bir depoya asla ifşa etmeden, HIPAA gibi gizlilik yasalarıyla korunan hasta verileri üzerinde paylaşılan bir modeli eğitebilir. Bu, çeşitli veri kümeleri üzerinde eğitilmiş daha sağlam modellerin oluşturulmasını sağlar.

Birleşik Öğrenme ve İlgili Kavramlar

FL'yi diğer öğrenme paradigmalarından ayırmak önemlidir:

• Merkezi Eğitim: Tüm verilerin eğitim için tek bir yerde toplandığı geleneksel yaklaşım. FL, verileri merkezileştirmekten kaçınmak için özel olarak tasarlanmış, bunun tam tersidir.
• Dağıtılmış Eğitim (Distributed Training): Bu teknik ayrıca eğitimi hızlandırmak için birden fazla makine kullanır, ancak eğitim verilerinin merkezi bir konumda depolandığını ve eğitim düğümleri arasında serbestçe dağıtılabileceğini varsayar. FL ise, doğası gereği merkezi olmayan ve taşınamayan verilerle çalışır.
• Aktif Öğrenme (Active Learning): Bu yöntem, açıklama maliyetlerini azaltmak için etiketlenecek en bilgilendirici veri noktalarını verimli bir şekilde seçmeye odaklanır. FL eğitimin nerede gerçekleştiği ile ilgilenirken, aktif öğrenme hangi verilerin kullanıldığı ile ilgilenir. İkisi, bu Aktif Öğrenme blogunda tartışıldığı gibi, gizliliği ve verimliliği daha da artırmak için birleştirilebilir.

Zorluklar ve Çerçeveler

Avantajlarına rağmen, FL yüksek iletişim maliyetleri, değişen işlem gücüne sahip cihazları (CPU/GPU) yönetme ve modeli etkileyebilecek IID olmayan (özdeş ve bağımsız olarak dağıtılmayan) verileri işleme gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Sistem ayrıca model güncellemelerini hedef alan düşmanca saldırılara karşı da savunmasız olabilir. Bu karmaşıklıkların üstesinden gelmek için, TensorFlow Federated ve OpenMined gibi kuruluşlardan PySyft gibi çerçeveler geliştirilmiştir. Teknoloji olgunlaştıkça, tüm model dağıtımını yönetmek ve yaşam döngüsünü izlemek çok önemli hale gelir ve bu süreç Ultralytics HUB gibi platformlar tarafından basitleştirilir.