Tìm hiểu về các ưu điểm của học liên kết (Federated Learning)

Học liên kết là một phương pháp tiên tiến đối với học máy có tiềm năng thay đổi cách chúng ta thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu.

• Tìm hiểu về tác động của GPT trong chiến lược kinh doanh
• Lợi ích của cơ sở dữ liệu định hướng tài liệu AI trong kỷ nguyên Big Data
• Tầm quan trọng của đường ống dữ liệu AI trong học máy
• Lợi ích của việc sử dụng AI GraphQL trong truy vấn dữ liệu
• Tìm hiểu về vai trò của Học máy trong dự đoán địa điểm khảo cổ

Học liên kết là một phương pháp tiên tiến đối với học máy có tiềm năng thay đổi cách chúng ta thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu.

Kỹ thuật đổi mới này cho phép các tổ chức đào tạo các mô hình máy học trên các nguồn dữ liệu phi tập trung, chẳng hạn như thiết bị di động và máy chủ biên mà không cần tập trung dữ liệu vào một vị trí. Điều này không chỉ tăng cường quyền riêng tư và bảo mật mà còn giảm nhu cầu về các trung tâm dữ liệu lớn và mức tiêu thụ năng lượng liên quan.

Học liên kết là gì? Các ưu điểm của Học liên kết

Khái niệm học liên kết lần đầu tiên được Google giới thiệu vào năm 2017 như một phương tiện để cải thiện khả năng dự đoán của ứng dụng bàn phím di động, Gboard. Kể từ đó, kỹ thuật này đã đạt được sức hút đáng kể trong các ngành công nghiệp khác nhau, bao gồm chăm sóc sức khỏe, tài chính và viễn thông, nơi mà quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu là vô cùng quan trọng.

Bảo vệ quyền riêng tư của người dùng

Một trong những ưu điểm chính của học liên kết là khả năng bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Trong các phương pháp học máy truyền thống, dữ liệu phải được thu thập và lưu trữ ở một vị trí trung tâm, điều này khiến dữ liệu dễ bị vi phạm và lạm dụng. Với học liên kết, dữ liệu vẫn còn trên thiết bị của người dùng và chỉ các bản cập nhật mô hình được chia sẻ với máy chủ trung tâm. Điều này có nghĩa là thông tin nhạy cảm, chẳng hạn như hồ sơ sức khỏe cá nhân hoặc giao dịch tài chính, có thể được sử dụng để đào tạo các mô hình máy học mà không bao giờ rời khỏi quyền sở hữu của người dùng.

Cải thiện chức năng bảo mật

Ngoài các lợi ích về quyền riêng tư, học liên kết còn mang lại khả năng bảo mật được cải thiện. Bằng cách giữ dữ liệu trên thiết bị của người dùng, nguy cơ xảy ra lỗi tại một điểm duy nhất sẽ giảm đáng kể. Hơn nữa, vì dữ liệu không được truyền qua internet nên ít bị chặn và giả mạo hơn. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ngành mà tính toàn vẹn của dữ liệu là rất quan trọng, chẳng hạn như chăm sóc sức khỏe, nơi dữ liệu không chính xác hoặc bị thao túng có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng.

Tận dụng sức mạnh của điện toán cạnh (Edge Computing)

Một ưu điểm khác của học liên kết là khả năng tận dụng sức mạnh của điện toán cạnh. Với sự phát triển nhanh chóng của Internet vạn vật (IoT) và số lượng thiết bị được kết nối ngày càng tăng, có một lượng lớn dữ liệu được tạo ra ở rìa mạng. Học liên kết cho phép các tổ chức khai thác dữ liệu này và sử dụng dữ liệu đó để đào tạo các mô hình máy học mà không cần chuyển dữ liệu đó đến một vị trí trung tâm. Điều này không chỉ giảm yêu cầu về độ trễ và băng thông mà còn cho phép hiểu biết sâu sắc và ra quyết định theo thời gian thực.

Một số hạn chế của Học liên kết

Mặc dù có nhiều lợi ích, học liên kết không phải là không có những thách thức. Một trong những trở ngại chính là nhu cầu liên lạc và phối hợp hiệu quả giữa các nguồn dữ liệu phi tập trung. Điều này đòi hỏi phải phát triển các thuật toán mạnh mẽ và có thể mở rộng để có thể xử lý sự phức tạp của điện toán phân tán và đảm bảo rằng các bản cập nhật mô hình được đồng bộ hóa và nhất quán trên tất cả các thiết bị.

Một thách thức khác là khả năng phân phối và chất lượng dữ liệu không đồng đều giữa các thiết bị tham gia. Điều này có thể dẫn đến các mô hình sai lệch hoặc không chính xác nếu không được giải quyết đúng cách. Các kỹ thuật như tăng cường dữ liệu, học chuyển đổi và học tích cực có thể giúp giảm thiểu những vấn đề này và cải thiện hiệu suất tổng thể của hệ thống học liên kết.

Kết luận

Tóm lại, học liên kết là một cách tiếp cận mạnh mẽ và đầy hứa hẹn đối với học máy, có khả năng thay đổi cách chúng ta thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu. Bằng cách cho phép các tổ chức đào tạo các mô hình máy học trên các nguồn dữ liệu phi tập trung, học liên kết mang đến sự riêng tư, bảo mật và hiệu quả nâng cao so với các phương pháp truyền thống. Khi công nghệ tiếp tục trưởng thành và vượt qua những thách thức hiện tại, nó sẵn sàng trở thành động lực chính của sự đổi mới và tăng trưởng trong các ngành công nghiệp khác nhau, mở ra những cơ hội và hiểu biết mới mà trước đây không thể đạt được.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/unlocking-the-power-of-federated-learning-a-comprehensive-guide/)

Tin liên quan:

• So sánh Công nghệ Flashblade với các giải pháp lưu trữ truyền thống
• Tận dụng Predictive Analytics (Phân tích Dự đoán) để cải thiện kết quả học tập
• Khám phá Software-Defined Radio (vô tuyến định nghĩa bằng phần mềm – SDR)
• Mã hóa Homomorphic: Khai phá tiềm năng bảo mật và quyền riêng tư
• Public Key Infrastructure trong việc tăng cường bảo mật công nghệ Blockchain
• Chàng công nhân trở thành lập trình viên sau khóa học online ở tuổi 24
• CEO FUNiX Lê Minh Đức: Bản chất giáo dục là tạo động lực cho người học
• CEO Udemy chia sẻ về “Cách các công ty ở Thung lũng Silicon vươn lên dẫn dắt trong thời kỳ suy thoái”
• FUNiX đưa học viên tham quan Trusting Nhật Bản, truyền động lực sớm gia nhập ngành IT
• FUNiX và UFIN Group ra mắt chương trình Web3 Job Fair Global
• Tutor FUNiX chia sẻ 5 cách để giữ lửa đam mê công nghệ thông tin (IT)