Federated Learning và ứng dụng vào thực tế

Trong thời đại hiện đại, cách chúng ta đào tạo các mô hình học máy đã trải qua nhiều sự thay đổi đáng kể. Phương pháp truyền thống từng đòi hỏi thu thập toàn bộ dữ liệu trên một máy chủ tập trung và sau đó sử dụng chúng để đào tạo mô hình. Tuy nhiên, việc này không chỉ đánh bại mục tiêu về quyền riêng tư dữ liệu mà còn gây lo ngại về bảo mật thông tin cá nhân. Do đó sự ra đời của Federated Learning đã được con người tìm ra để giải quyết vấn đề này.

Federated Learning xuất hiện như một giải pháp đột phá cho vấn đề này. Phương pháp này không chỉ giúp bảo vệ quyền riêng tư mà còn tối ưu hóa việc đào tạo mô hình thông qua sự phân tán dữ liệu. Trong bài viết này, MPBPO sẽ chia sẻ về khái niệm này và cách nó hoạt động cho đến các ứng dụng thực tế ra sao.

Federated Learning là gì?

Federated Learning, hay còn gọi là học liên kết, là một phương pháp đào tạo các mô hình học máy phi tập trung độc đáo. Điểm đặc biệt của nó chính là khả năng huấn luyện mà không cần phải trao đổi dữ liệu giữa các thiết bị khách hàng và máy chủ toàn cầu. 

Học tập liên kết là một phương pháp phi tập trung nhằm mục đích đào tạo các mô hình học máy

Thay vào đó, dữ liệu nguyên gốc trên từng thiết bị được sử dụng để đào tạo mô hình cục bộ. Sau đó, thông tin cụ thể từ các mô hình cục bộ này được tổng hợp lại để tạo thành mô hình tổng thể. Federated learning đánh bại đối thủ truyền thống trong việc bảo vệ quyền riêng tư và đảm bảo an toàn dữ liệu. Phương pháp này đặc biệt quan trọng vì:

• Quyền riêng tư: Chúng ngăn chặn việc truyền dữ liệu đến một máy chủ tập trung và giúp bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.
• An toàn dữ liệu: Chỉ các bản cập nhật mô hình được mã hóa được chia sẻ với máy chủ, đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu.
• Truy cập dữ liệu đa dạng: Federated learning cho phép đào tạo mô hình trên dữ liệu phân tán và đa dạng, bảo vệ tính riêng tư và giúp xây dựng các mô hình tổng quát hơn.

Large language model là gì

Cách thức hoạt động của Federated Learning

Ban đầu, một mô hình gốc được lưu trữ trên máy chủ tập trung. Mô hình gốc này sau đó được chia sẻ với các thiết bị khách hàng, mà có thể là các điện thoại di động, máy tính bảng, hoặc thiết bị IoT. Các thiết bị này sau đó sử dụng dữ liệu cục bộ của họ để đào tạo các phiên bản cục bộ của mô hình.

Theo thời gian, các mô hình cục bộ này trở nên cá nhân hóa hơn do sử dụng dữ liệu từ người dùng cụ thể. Điều này giúp cung cấp trải nghiệm người dùng tốt hơn, bởi vì mô hình đã học từ dữ liệu cá nhân.

Giai đoạn tiếp theo là chia sẻ thông tin từ các mô hình cục bộ với mô hình chính nằm ở máy chủ tập trung. Điều này thường được thực hiện thông qua các kỹ thuật tổng hợp an toàn để đảm bảo tính bảo mật. Mô hình chính sau đó kết hợp và trung bình hóa các thông tin này để tạo ra các cập nhật mới cho mô hình. Nhờ sự đa dạng của nguồn dữ liệu từ các thiết bị khách hàng, mô hình trở nên tổng quát hóa hơn.

Mô hình trung tâm sau đó được chia sẻ lại với các thiết bị khách hàng cho các vòng lặp tiếp theo. Mỗi vòng lặp giúp mô hình thu thập thêm thông tin đa dạng và tiếp tục cải thiện, mà không cần phải tiết lộ thông tin cá nhân, đảm bảo tính riêng tư và an toàn.

Quy trình xử lý dữ liệu

Ưu điểm và nhược điểm của Federated Learning

Federated Learning là một phương pháp đào tạo mô hình học máy mà mà không yêu cầu truyền tải dữ liệu đến một máy chủ tập trung. Thay vì vậy, dữ liệu đào tạo nằm ở các thiết bị và được sử dụng để đào tạo mô hình cục bộ, sau đó các bản cập nhật cục bộ này được tổng hợp để hình thành một mô hình toàn cầu. Trong phần này, chúng ta sẽ xem xét cụ thể về những ưu điểm và nhược điểm, bất kể nó được sử dụng trong lĩnh vực nào.

Ưu điểm

Federated Learning không chỉ đem lại nhiều lợi ích về quyền riêng tư mà còn cải thiện tính bảo mật và tận dụng sức mạnh của điện toán cạnh. Một trong những ưu điểm quan trọng nhất của phương pháp này là khả năng bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Trong các phương pháp truyền thống, dữ liệu cần phải tập trung và lưu trữ tại một điểm duy nhất, tiềm ẩn nguy cơ vi phạm quyền riêng tư và lạm dụng dữ liệu. 

Bên cạnh đó, phương pháp này giữ cho dữ liệu trên thiết bị của người dùng và chỉ chia sẻ các cập nhật mô hình về máy chủ tập trung. Điều này bảo vệ thông tin nhạy cảm như hồ sơ sức khỏe cá nhân hoặc giao dịch tài chính, mà không bao giờ rời khỏi quyền sở hữu của người dùng.

Ngoài ra, học liên kết cũng giúp cải thiện tính bảo mật. Dữ liệu được duy trì tại các thiết bị nguồn, giảm nguy cơ lỗi tại một điểm duy nhất và làm giảm khả năng truy cập trái phép và thay đổi dữ liệu. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ngành y tế và các lĩnh vực đòi hỏi tính toàn vẹn dữ liệu.

Học liên kết cũng tận dụng sức mạnh của điện toán cạnh, đặc biệt là trong ngữ cảnh Internet of Things (IoT). Với lượng lớn dữ liệu được tạo ra ở rìa mạng, học liên kết cho phép tổ chức khai thác và sử dụng dữ liệu mà không cần chuyển dữ liệu đến vị trí trung tâm. Điều này giảm độ trễ, yêu cầu về băng thông và cho phép ra quyết định theo thời gian thực.

Federated Learning đem lại nhiều lợi ích về quyền riêng tư 

Nhược điểm

Mặc dù học liên kết đem lại nhiều lợi ích, như bảo vệ quyền riêng tư và cải thiện tính bảo mật, nó cũng đối mặt với một số thách thức đáng kể. Một trong những thách thức chính đó là sự cần thiết phải xây dựng các thuật toán mạnh mẽ và có thể mở rộng để đảm bảo hiệu suất của học liên kết. 

Việc này liên quan đến việc phối hợp giữa các nguồn dữ liệu phi tập trung và đảm bảo rằng các bản cập nhật mô hình đồng bộ và nhất quán trên tất cả các thiết bị tham gia. Điều này là một nhiệm vụ phức tạp và đòi hỏi sự phát triển liên tục của các kỹ thuật xử lý dữ liệu phân tán.

Thách thức khác là sự không đồng đều trong việc phân phối và chất lượng dữ liệu giữa các thiết bị tham gia. Điều này có thể dẫn đến sự sai lệch và không chính xác trong mô hình nếu không được quản lý một cách cẩn thận. Tuy nhiên, có các kỹ thuật như tăng cường dữ liệu, học chuyển đổi và học tích cực có thể giúp giảm thiểu các vấn đề này và cải thiện hiệu suất tổng thể của hệ thống học liên kết.

Trợ lý ảo là gì? Tương lai của trợ lý ảo trong cuộc cách mạng số

Ứng dụng của Federated Learning trong các lĩnh vực khác nhau

Federated learning đã mở ra rất nhiều ứng dụng thực tế ấn tượng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là một số ví dụ điển hình:

Điện thoại thông minh

Federated learning đã trở thành một ứng dụng phổ biến trên điện thoại thông minh. Việc dự đoán từ, nhận diện khuôn mặt để đăng nhập hoặc nhận diện giọng nói khi sử dụng các trợ lý ảo như Siri hay Google Assistant là một số ví dụ. Nó không chỉ cá nhân hóa trải nghiệm người dùng mà còn đảm bảo bảo mật thông tin cá nhân.

Giao thông vận tải

Các hệ thống xe tự lái sử dụng thị giác máy tính và học máy để phân tích môi trường xung quanh và điều hướng an toàn. Để liên tục cải thiện tính chính xác, các mô hình cần học từ dữ liệu đa dạng. Sử dụng federated learning giúp tăng tốc độ học và làm cho các mô hình trở nên mạnh mẽ hơn.

Sản xuất

Trong ngành sản xuất, việc hiểu sản phẩm dựa trên doanh số bán ra là quan trọng. Federated learning có thể giúp cải thiện việc đề xuất sản phẩm dựa trên tập dữ liệu lớn hơn và đa dạng hơn.

Thực tế ảo (AR/VR)

AR và VR có thể sử dụng để phát hiện đối tượng và hỗ trợ các hoạt động từ xa, bất kể có môi trường thực tế ảo nào. Federated learning có thể giúp tối ưu hóa hệ thống phát hiện để cải thiện hiệu suất và đáng tin cậy.

Giám sát môi trường công nghiệp

Federated learning có thể hỗ trợ trong việc phân tích chuỗi thời gian của các yếu tố môi trường công nghiệp bằng cách sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn, cảm biến và công ty khác nhau. Điều này giúp bảo vệ sự riêng tư của dữ liệu trong khi giúp công nghiệp theo dõi môi trường và vận hành hiệu quả.

Chăm sóc sức khỏe

Federated learning đang thay đổi cách học máy được áp dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Nó cho phép đào tạo các mô hình mà không cần truy cập trực tiếp vào dữ liệu bệnh nhân và cơ sở y tế. Điều này giúp cải thiện sự hợp tác và tạo ra mô hình học máy an toàn hơn cho một loạt các dự án trong ngành chăm sóc sức khỏe.

Kiến trúc hệ thống cho mô hình Federated Learning

Khung Federated Learning (Federated Learning Framework) là một phần quan trọng trong việc triển khai các ứng dụng thực tế của học liên kết, đặc biệt trong lĩnh vực thị giác máy tính. Khung học FedCV (FedCV Framework) được tạo ra để giải quyết các thách thức trong việc kết nối nghiên cứu và triển khai thực tế của các thuật toán học liên kết.

Hiểu rõ về kiến trúc hệ thống cho mô hình Federated Learning

FedCV là một thư viện tổng hợp dành cho học liên kết, tập trung vào các ứng dụng liên quan đến thị giác máy tính, bao gồm phân đoạn hình ảnh, phân loại hình ảnh và phát hiện đối tượng. Khung học này cung cấp quyền truy cập vào các bộ dữ liệu và mô hình thông qua các API dễ sử dụng. Nó chia thành ba phần chính:

Lớp ứng dụng thị giác máy tính: Cung cấp các mô hình cho các nhiệm vụ thị giác máy tính, như phân đoạn hình ảnh, phân loại hình ảnh và phát hiện đối tượng. Người dùng có thể tận dụng các dữ liệu và lược đồ có sẵn hoặc tạo dữ liệu riêng, đồng thời kiểm tra tính ổn định của các phương pháp học liên kết.

• API cấp cao: Cung cấp phiên bản hiện đại của các thuật toán học liên kết như FedAvg, FedNAS, và nhiều thuật toán khác. Hỗ trợ đào tạo trên nhiều GPU và chiến lược tính toán phân tán, giúp đảm bảo quá trình đào tạo được thực hiện một cách hiệu quả.
• API cấp thấp: Chứa các mô-đun cơ bản về an ninh và quyền riêng tư, giúp đảm bảo giao tiếp an toàn và bảo mật giữa các máy chủ ở nhiều vị trí khác nhau.
• Khung học FedCV giúp người dùng dễ dàng triển khai và tương tác giữa các khách hàng và máy chủ, giúp giảm thiểu khoảng cách giữa nghiên cứu và triển khai thực tế của học liên kết trong lĩnh vực thị giác máy tính.

Tương lai của Federated Learning trong xu hướng phát triển của nhân loại

Federated Learning chắc chắn là một hướng đi tiến bộ và quan trọng trong tương lai của công nghệ và cuộc sống của con người. Nó không chỉ giải quyết những vấn đề quan trọng về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, mà còn mở ra nhiều cơ hội cho sự tương tác và sáng tạo. Việc khám phá dữ liệu đa dạng và đào tạo mô hình từ nhiều nguồn giúp cải thiện hiệu suất và đáp ứng nhu cầu đa dạng của ngành công nghiệp.

Cùng với sự phát triển nhanh chóng của Internet of Things (IoT), Federated Learning là công cụ lý tưởng để tận dụng sức mạnh của điện toán cạnh, giảm độ trễ và tối ưu hóa các ứng dụng. Nó cũng hứa hẹn tạo ra sự tích hợp giữa nhiều công nghệ và thuật toán khác nhau, giúp tạo ra các ứng dụng mạnh mẽ và tiến bộ.

Mặt khác, Federated Learning mang lại cơ hội cho giáo dục và nghiên cứu, cho phép xây dựng mô hình học máy mà không cần tập trung dữ liệu, từ đó tạo ra các công cụ học tập mạnh mẽ và khả năng nghiên cứu đa dạng. Cuối cùng, nó cũng thúc đẩy sự tương tác của công dân thông qua việc đóng góp vào việc cải thiện mô hình học máy trong nhiều lĩnh vực. 

Với những tiềm năng và lợi ích mà nó mang lại, Federated Learning sẽ tiếp tục đóng một vai trò quan trọng trong việc hình thành tương lai của công nghệ và cuộc sống của con người.

Dịch vụ xử lý dữ liệu lớn

Kết

Federated Learning, được giới thiệu lần đầu vào năm 2016 bởi Google, đã và đang phát triển một cách đầy triển vọng. Trong bối cảnh tăng cường về quyền riêng tư và an ninh dữ liệu, nó đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong ngành trí tuệ nhân tạo. Dự kiến rằng federated learning sẽ tiếp tục phát triển và là một trong những yếu tố hàng đầu của cuộc cách mạng này.

Để theo kịp với bước tiến công nghệ, chúng ta cần đầu tư vào chuyển đổi số, và một phần mềm quản lý doanh nghiệp là không thể thiếu. MPBPO cung cấp một giải pháp hiệu quả cho doanh nghiệp nhỏ, với tính năng cần thiết và giá trị hợp lý. Bạn không cần một phần mềm đắt đỏ, mà cần một phương pháp như Federated Learning đáng tin cậy giúp chuyển đổi số một cách nhanh chóng và dễ dàng.