Trí tuệ nhân tạo
Học Liên hợp là gì
Học phân tán không cần truyền dữ liệu
Học Liên hợp — phương pháp học máy trong đó mô hình được huấn luyện trên dữ liệu phân tán mà không cần tập trung, bảo toàn quyền riêng tư.
Cách hoạt động
- Huấn luyện cục bộ — mô hình huấn luyện trên thiết bị người dùng
- Tổng hợp gradient — chỉ tham số mô hình được gửi đến máy chủ
- Cập nhật mô hình — mô hình toàn cục cập nhật mà không cần truy cập dữ liệu
- Trung bình liên hợp — thuật toán FedAvg để hợp nhất trọng số
- Quyền riêng tư vi phân — thêm nhiễu để bảo vệ
Ưu điểm
- Quyền riêng tư dữ liệu — dữ liệu không bao giờ rời khỏi thiết bị
- Tuân thủ GDPR — không truyền dữ liệu cá nhân
- Sử dụng dữ liệu phân tán — truy cập khối lượng lớn
- Giảm độ trễ — xử lý cục bộ
- Giảm tải mạng — chỉ truyền tham số
Ứng dụng
- Bàn phím smartphone — huấn luyện nhập liệu dự đoán
- Y tế — phân tích dữ liệu từ các phòng khám khác nhau
- Tài chính — mô hình chung không cần tiết lộ dữ liệu
- IoT — huấn luyện trên thiết bị biên
- Xe cộ — cải thiện autopilot không cần truyền video