【聯邦學習101】聯邦學習的概念理解

圖來自 A Survey on Federated Learning: The Journey From Centralized to Distributed On-Site Learning and Beyond

所以什麼是聯邦學習?

手機會根據本地的使用情況在本地對模型進行個性化 (A)。 許多用戶的模型被聚合 (B) 以形成對共享模型的共識更改 ©,然後重複該過程。圖取自 2017 Google AI Blog

聯邦學習是在機器學習的本質上,加上基於資料隱私的分布式運算,並利用模型資訊傳遞代替資料傳輸

聯邦學習的概念拆解

本質是機器學習,透過資料訓練模型進而應用

訓練好的模型能夠將輸入的資料轉為預測的輸出,包含分類、文字、數字等各式形式

模式採用分散式運算,利用多邊緣節點加速模型運算

各式與聯邦學習相關名詞關係圖,聯邦學習是結合分布式運算,一種特殊的分布式學習

基於資料保護,強迫使用模型資訊傳遞代替資料傳輸

聯邦學習流程步驟檢索

針對下一個文字預測所建設的聯邦學習運作圖,裝置可以透過中央server統整與分佈,在不交換本地資料情況下,完成基於本地資料的模型訓練。圖取自Federated Learning: Challenges, Methods, and Future Directions

聯邦學習帶給我們什麼好處?

結語

【註】

【參考文獻】

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數位無限軟體(InfinitiesSoft)專注於為企業解決虛擬化、容器化、微服務、邊緣運算、混合雲管理、異質IT環境與人工智慧帶來的挑戰,整合異質雲管與熱門的開源AI深度學習架構和開發工具環境,提供一站購足的AI機器學習雲平台方案AI-Stack。

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數位無限軟體(InfinitiesSoft)專注於為企業解決虛擬化、容器化、微服務、邊緣運算、混合雲管理、異質IT環境與人工智慧帶來的挑戰,整合異質雲管與熱門的開源AI深度學習架構和開發工具環境,提供一站購足的AI機器學習雲平台方案AI-Stack。