Federe Öğrenme
Birleştirilmiş öğrenmeyi keşfedin: ham verileri paylaşmadan cihazlar arasında merkezi olmayan model eğitimine olanak tanıyan gizlilik odaklı bir yapay zeka yaklaşımı.
Federated Learning (FL), verilerin kendisini değiştirmeden yerel veri örneklerini tutan birden fazla merkezi olmayan cihaz veya sunucuda modellerin eğitilmesini sağlayan bir makine öğrenimi (ML) tekniğidir. Bu yaklaşım, ham verileri kullanıcının cihazında tutarak kritik veri gizliliği ve güvenlik endişelerini giderir. FL, model eğitimi için verileri merkezi bir sunucuda toplamak yerine, yerel cihazlara global bir model göndererek çalışır. Her cihaz modeli kendi verileriyle eğitir ve yalnızca ortaya çıkan model güncellemeleri (küçük, odaklanmış iyileştirmeler) toplanmak üzere merkezi bir sunucuya geri gönderilir. Bu işbirlikçi süreç, kullanıcı bilgilerinden ödün vermeden paylaşılan küresel modeli geliştirir.
Federe Öğrenme Nasıl Çalışır?
Federe öğrenme süreci tipik olarak merkezi bir koordinasyon sunucusu tarafından düzenlenen adımların tekrar eden bir döngüsünü içerir:
- Model Dağıtımı: Merkezi sunucu, sinir ağı gibi küresel bir yapay zeka modelini başlatır ve bunu çeşitli istemci cihazlara (örneğin, cep telefonları veya hastane bilgisayarları) dağıtır.
- Yerel Eğitim: Her istemci cihaz modeli kendi yerel veri kümesi üzerinde eğitir. Bu veriler cihazı asla terk etmediği için gizli kalır. Bu yerel eğitim, genellikle Edge AI ile ilişkilendirilen cihaz içi zekanın önemli bir bileşenidir.
- Güncelleme Gönderimi: Birkaç iterasyon için eğitimden sonra, her istemci hesaplanan model güncellemelerini (gradyanlar veya model ağırlıkları gibi) merkezi sunucuya geri gönderir. Bu, ham verinin kendisinden çok daha küçük ve daha güvenli bir yüktür.
- Güvenli Toplama: Merkezi sunucu, küresel modeli iyileştirmek için tüm istemcilerden gelen güncellemeleri - örneğin ortalamasını alarak - toplar. Güvenli çok partili hesaplama gibi teknikler, sunucunun bireysel güncellemeleri tersine mühendislikten geçirememesini sağlamak için kullanılabilir.
- Model İyileştirme: Rafine edilmiş global model daha sonra bir sonraki eğitim turu için müşterilere geri gönderilir. Bu yinelemeli süreç, modelin performansı istenen doğruluk seviyesine ulaşana kadar devam eder.
Gerçek Dünya Uygulamaları
Federe Öğrenme sadece teorik bir kavram değil; birçok ana akım uygulamaya güç veriyor ve veri hassasiyetinin çok önemli olduğu sektörleri dönüştürüyor.
- Akıllı Klavye Tahminleri: Google gibi şirketler FL'yi mobil klavyelerdeki tahmini metinleri iyileştirmek için kullanıyor. Telefonunuz bir sonraki kelimeyi önermek için yazma geçmişinizden öğrenir ve bu öğrenmeler, gerçek mesajlarınız cihazınızdan hiç çıkmadan tüm kullanıcılar için tahmin motorunu geliştirmek üzere anonimleştirilmiş model güncellemeleri olarak paylaşılır.
- İşbirliğine Dayalı Tıbbi Araştırma: FL, hastanelerin ve araştırma kurumlarının tümörleri tespit etmek için tıbbi görüntü analizi gibi görevler için güçlü teşhis modelleri oluşturma konusunda işbirliği yapmalarına olanak tanır. Her hastane, HIPAA gibi gizlilik yasalarıyla korunan hasta verileri üzerinde, hassas hasta kayıtlarını diğer kurumlara veya merkezi bir havuza ifşa etmeden paylaşılan bir modeli eğitebilir. Bu, farklı veri kümeleri üzerinde eğitilmiş daha sağlam modellerin oluşturulmasını sağlar.
Federe Öğrenme ve İlgili Kavramlar
FL'yi diğer öğrenme paradigmalarından ayırmak önemlidir:
- Merkezi Eğitim: Eğitim için tüm verilerin tek bir yerde toplandığı geleneksel yaklaşım. FL bunun tam tersidir ve verilerin merkezileştirilmesini önlemek için özel olarak tasarlanmıştır.
- Dağıtılmış Eğitim: Bu teknik de eğitimi hızlandırmak için birden fazla makine kullanır, ancak eğitim verilerinin merkezi bir konumda depolandığını ve eğitim düğümleri arasında serbestçe dağıtılabileceğini varsayar. Buna karşın FL, doğası gereği merkezi olmayan ve taşınamayan verilerle çalışır.
- Aktif Öğrenme: Bu yöntem, ek açıklama maliyetlerini azaltmak için etiketlenecek en bilgilendirici veri noktalarını verimli bir şekilde seçmeye odaklanır. FL eğitimin nerede gerçekleştiğiyle ilgilenirken, aktif öğrenme hangi verilerin kullanıldığıyla ilgilenir. Aktif Öğrenme hakkındaki bu blogda tartışıldığı gibi, gizliliği ve verimliliği daha da artırmak için ikisi birleştirilebilir.
Zorluklar ve Çerçeveler
Avantajlarına rağmen FL, yüksek iletişim maliyetleri, farklı hesaplama gücüne sahip cihazları(CPU/GPU) yönetme ve modeli saptırabilecek IID olmayan (özdeş ve bağımsız olarak dağıtılmamış) verileri işleme gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Sistem ayrıca model güncellemelerini hedef alan düşmanca saldırılara karşı da savunmasız olabilir. Bu karmaşıklıkları ele almak için OpenMined gibi kuruluşlar tarafından TensorFlow Federated ve PySyft gibi çerçeveler geliştirilmiştir. Teknoloji olgunlaştıkça, Ultralytics HUB gibi platformlar tarafından basitleştirilen bir süreç olan tüm model dağıtımını ve izleme yaşam döngüsünü yönetmek çok önemli hale gelir.
