Warum ist föderiertes Lernen so wichtig?

Frühe Adaption zwischen Forschung und Praxis

Föderiertes Lernen ist eine relativ neue Technologie, die mittlerweile von verschiedenen Branchen übernommen wird. An erster Stelle stehen Unternehmen der digitalen Technologie, bestimmte öffentliche Einrichtungen, die Automobilindustrie, die Raumfahrt, das Gesundheitswesen und Universitäten. Es gibt bereits mehrere Beispiele von Unternehmen und Organisationen, die FL nutzen, um ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern, und es ist nicht überraschend, dass sie zu den führenden Datenunternehmen der Welt gehören:

• Google: Google war einer der Pioniere in Florida und nutzte es, um die Leistung seiner Tastatur-App Gboard zu verbessern. Die App nutzt FL, um ein Modell anhand der Tippmuster einzelner Nutzer zu trainieren. Dadurch werden Vorhersagen genauer getroffen und die Datenmenge, die an einen zentralen Server gesendet werden muss, wird reduziert.
• Apple: Apple hat auch FL erforscht und damit die Leistung seines Siri-Sprachassistenten verbessert. Das Unternehmen hat FL verwendet, um ein Modell anhand der Sprachmuster einzelner Benutzer zu trainieren, wodurch Siri genauer und reaktionsschneller wurde.
• OpenAI: OpenAI hat an FL gearbeitet, um die Leistung seines GPT-3-Modells zu verbessern. Das Unternehmen hat FL verwendet, um ein Modell anhand der Daten einzelner Benutzer zu trainieren, wodurch das Modell genauer und personalisierter wurde.
• Alibaba: Alibaba hat FL verwendet, um die Leistung seines Empfehlungssystems zu verbessern. Das Unternehmen hat FL verwendet, um ein Modell über die Surf- und Kaufgewohnheiten einzelner Benutzer zu trainieren und Empfehlungen genauer und personalisierter zu machen.
• Meta: Facebook hat FL verwendet, um die Leistung seines Textklassifizierungssystems zu verbessern. Das Unternehmen hat FL verwendet, um ein Modell anhand der Textdaten einzelner Benutzer zu trainieren, wodurch das Modell genauer und personalisierter wurde.
• NASA / ESA: FL wird zur Interpretation, Klassifizierung und Suche von Satellitenbildern für eine Vielzahl von Projekten eingesetzt, von denen das bekannteste das Earth Observation Project ist. Die Technische Universität Berlin leitet eine Reihe von ESA-Forschungsgruppen, die an solchen Plattformen arbeiten.

Man kann mit Sicherheit sagen, dass FL ein sich schnell entwickelnder Bereich ist, von dem erwartet wird, dass er in den kommenden Jahren in der Branche weiter verbreitet sein wird, da Unternehmen und Organisationen die Vorteile erkennen, die dies in Bezug auf Leistung, Datenschutz und Skalierbarkeit mit sich bringen kann.

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Kommerzielle Nutzung von Federated Learning

Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie Federated Learning (FL) in Unternehmensumgebungen eingesetzt werden kann, um den Geschäftsbetrieb und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Hier sind ein paar Beispiele:

• Personalisierung: Durch das Training eines Modells anhand der Daten einzelner Kunden kann ein Unternehmen Produkte und Dienstleistungen personalisieren, um den spezifischen Bedürfnissen jedes Kunden gerecht zu werden. Beispielsweise könnte ein Einzelhandelsunternehmen ein Modell anhand der Surf- und Kaufgewohnheiten jedes Kunden trainieren und das Modell verwenden, um personalisierte Produktempfehlungen abzugeben.
• Prädiktive Wartung: Indem ein Modell anhand von Sensordaten von Geräten trainiert wird, kann ein Unternehmen vorhersagen, wann eine Wartung erforderlich ist, und diese planen, bevor ein Ausfall auftritt. Dies kann die Verfügbarkeit erhöhen und die Kosten senken.
• Betrugserkennung: Durch das Training eines Modells anhand von Transaktionsdaten kann ein Unternehmen betrügerische Aktivitäten erkennen und Maßnahmen ergreifen, um sie zu verhindern. Dadurch können finanzielle Verluste reduziert und das Kundenvertrauen gestärkt werden.
• Bild- und Videoanalyse: Durch das Training eines Modells anhand von Bild- und Videodaten kann ein Unternehmen die Objekterkennung und -verfolgung sowie die Gesichtserkennung verbessern. Dies kann in Bereichen wie Sicherheit, Überwachung und selbstfahrenden Autos eingesetzt werden.
• Edge-Computing: Durch das Training eines Modells anhand von Daten, die am Rand eines Netzwerks gesammelt werden, kann ein Unternehmen die Leistung und Reaktionsfähigkeit von IoT-Geräten verbessern und die Datenmenge reduzieren, die an einen zentralen Server gesendet werden muss.

Es ist wichtig zu wissen, dass FL in Verbindung mit anderen Techniken und Technologien des maschinellen Lernens wie Cloud Computing, Big-Data-Plattformen und Deep Learning verwendet werden kann. Neben den technischen Aspekten ist es auch wichtig, die organisatorischen, rechtlichen und ethischen Aspekte im Zusammenhang mit dem Einsatz von FL in einer Unternehmensumgebung zu berücksichtigen.

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Open-Source-Projekte für Federated Learning

Es gibt mehrere Open-Source-Projekte für Federated Learning (FL), die entwickelt wurden, um es Forschern und Entwicklern zu erleichtern, mit FL zu experimentieren und ihre eigenen FL-Systeme zu bauen. Hier sind ein paar Beispiele:

• TensorFlow Föderiert (TFF): TFF ist eine Open-Source-Bibliothek zum Erstellen von FL-Systemen mit TensorFlow. Sie bietet eine Reihe von APIs und Tools für das Training von Modellen mit Verbunddaten sowie für die Implementierung verschiedener FL-Algorithmen.
• Pysyft: PySyft ist eine Open-Source-Bibliothek zum Erstellen von FL-Systemen mit PyTorch. Sie bietet eine Reihe von APIs und Tools für das Training von Modellen mit Verbunddaten sowie für die Implementierung verschiedener FL-Algorithmen.
• Öffne Mined: OpenMining ist eine Open-Source-Community, die sich auf die Entwicklung von Tools und Bibliotheken für maschinelles Lernen zum Schutz der Privatsphäre konzentriert, einschließlich FL. Es bietet eine Reihe von Bibliotheken und Tools für den Aufbau von FL-Systemen sowie Tutorials und Ressourcen, um mehr über FL zu erfahren.
• Paddel FL: PaddleFL ist eine von Baidu entwickelte Open-Source-FL-Plattform, die eine Reihe von Tools und Bibliotheken für den Aufbau von FL-Systemen sowie eine Reihe vorgefertigter Modelle und Datensätze bereitstellt.
• Apache Wayang (inkubiert): Apache Wayang ist ein Open-Source-Projekt, das eine Reihe von Bibliotheken und Tools für den Aufbau von FL-Systemen bereitstellt. Es zielt darauf ab, ein gemeinsames Framework für FL-Entwickler bereitzustellen, das es ihnen ermöglicht, effiziente, sichere und zuverlässige FL-Systeme zu erstellen.
• FL-Core: FL-Core ist ein leichtes, Open-Source-und einfach zu bedienendes Framework für Federated Learning (FL), das in Python geschrieben wurde. Es unterstützt Daten- und Modellparallelität und erleichtert die Erstellung benutzerdefinierter FL-Workflows.
• Leabra: Leabra ist eine Open-Source-Bibliothek zum Aufbau neuronaler Netze und anderer Modelle für maschinelles Lernen. Sie bietet eine Reihe von Tools und Bibliotheken für den Aufbau von FL-Systemen sowie eine Reihe vorgefertigter Modelle und Datensätze.

Dies sind nur einige Beispiele für Open-Source-FL-Projekte, und regelmäßig erscheinen neue. Diese Projekte können eine großartige Ressource für Forscher und Entwickler sein, die mehr über FL erfahren oder ihre eigenen FL-Systeme bauen möchten.

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Die Zukunft von Federated Learning und dezentralem KI-Training

Wir von databloom.ai leisten den größten Beitrag zu Apache Wayang (Incubating), das an der Apache Software Foundation beheimatet ist. Wayang ist eine föderierte Datenverarbeitungsplattform, die eine Reihe von Bibliotheken, APIs und Tools für den Aufbau und die Bereitstellung von FL-Systemen bereitstellt. Das Ziel von Wayang ist es, ein einfach zu bedienendes und erweiterbares Datenframework bereitzustellen, das es Entwicklern ermöglicht, effiziente und zuverlässige Datenverarbeitungssysteme mit minimalem Aufwand zu erstellen. Durch die Unterstützung von Daten- und Modellparallelität sowie verschiedener Arten der Kommunikation zwischen Clients und Servern strebt Wayang außerdem an, eine sichere und datenschutzfreundliche Lösung bereitzustellen, indem eine sichere Computerumgebung mit mehreren Parteien unterstützt wird. Wayang wird voraussichtlich eine wertvolle Ressource für Entwickler sein, die FL-Systeme entwickeln möchten. Es bietet ein einfach zu bedienendes und erweiterbares Framework für die Erstellung effizienter, sicherer und zuverlässiger FL-Systeme.

Federation befasst sich mit mehreren wichtigen Herausforderungen beim maschinellen Lernen. Wir haben über Datenschutz, Datenvorschriften, Skalierbarkeit und Leistung gesprochen. Einer der wichtigsten kommenden Anwendungsfälle für FL ist IoT, das Internet der Dinge und damit Edge-Computing. FL kann verwendet werden, um Modelle anhand von Daten zu trainieren, die von IoT-Geräten gesammelt und auf kleinen, effizienten Edge-Geräten mit begrenzten ML-Funktionen gespeichert werden. Durch den Einsatz von FL in großen IoT- und Edge-System-Setups wie intelligenten Städten, autonomem Fahren oder Weltraumprojekten wie dem Earth Observation Project verbessern föderierte KI und Datenverarbeitung die Leistung und Reaktionsfähigkeit von Geräten und reduzieren die Datenmenge, die an zentrale Systeme übertragen werden muss, seien es Data Warehouses oder Data Lakes. FL wird voraussichtlich auch eine wichtige Rolle bei der Entwicklung autonomer Systeme wie selbstfahrender Autos, Drohnen und Robotik spielen, bei denen die Technologie verwendet werden kann, um Modelle anhand der von den Systemen gesammelten Daten zu trainieren und sie genauer und zuverlässiger zu machen. Darüber hinaus wird das Verbundlernen voraussichtlich auch in einer Vielzahl anderer Branchen und Anwendungen eingesetzt werden, beispielsweise im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und im verarbeitenden Gewerbe.

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