Aké sú rozdiely medzi federatívnym učením, Edge Computing a strojovým učením na zariadení?
Federated Learning, Edge Computing a On-Device Machine Learning sú tri paradigmy, ktoré sa objavili s cieľom riešiť rôzne výzvy a príležitosti v oblasti umelej inteligencie, najmä v kontexte ochrany osobných údajov, výpočtovej efektívnosti a spracovania v reálnom čase. Každá z týchto paradigiem má svoje jedinečné vlastnosti, aplikácie a dôsledky, ktoré je dôležité pochopiť pre každého, kto sa ponorí do moderných postupov strojového učenia.
Federované vzdelávanie:
Federované učenie je decentralizovaný prístup k strojovému učeniu, kde trénovanie algoritmu prebieha na viacerých zariadeniach alebo serveroch uchovávajúcich lokálne vzorky údajov bez ich výmeny. Táto metóda bola zavedená s cieľom riešiť rastúce obavy týkajúce sa súkromia a bezpečnosti údajov, ako aj znížiť náklady na šírku pásma a ukladanie spojené s centralizovaným spracovaním údajov.
V typickom nastavení federatívneho učenia sa globálny model inicializuje na centrálnom serveri a potom sa distribuuje do rôznych klientskych zariadení. Každé zariadenie trénuje model lokálne pomocou svojich údajov a iba aktualizácie modelu (napríklad gradienty alebo váhy) sa posielajú späť na centrálny server. Centrálny server potom agreguje tieto aktualizácie na zlepšenie globálneho modelu, ktorý je následne prerozdelený klientom na ďalšie školenie. Tento iteračný proces pokračuje, kým model nekonverguje.
Federated Learning je obzvlášť výhodný v scenároch, kde sú údaje distribuované medzi početnými zariadeniami, ako sú smartfóny, zariadenia internetu vecí alebo servery edge, a kde ide o ochranu údajov. Napríklad v zdravotníctve možno použiť federatívne učenie na trénovanie modelov citlivých údajov o pacientoch uložených v rôznych nemocniciach bez potreby centralizácie týchto údajov, čím sa zachováva dôvernosť pacientov.
Edge Computing:
Edge Computing sa vzťahuje na postup spracovania údajov v blízkosti zdroja generovania údajov, zvyčajne na okraji siete, namiesto spoliehania sa na centralizovaný sklad na spracovanie údajov. Cieľom tohto prístupu je znížiť latenciu, využitie šírky pásma a zaťaženie centrálnych serverov vykonávaním výpočtov bližšie k miestu, kde sa generujú údaje.
V kontexte AI umožňuje Edge Computing analýzu údajov a rozhodovanie v reálnom čase, čo je rozhodujúce pre aplikácie vyžadujúce okamžité reakcie, ako sú autonómne vozidlá, priemyselná automatizácia a rozšírená realita. Lokálnym spracovaním údajov skracuje edge computing čas potrebný na cestu údajov na centrálny server a späť, čím zvyšuje rýchlosť a efektivitu aplikácií.
Praktický príklad edge computingu je v inteligentných mestách, kde senzory a kamery rozmiestnené po celom meste dokážu lokálne spracovávať dáta na riadenie dopravy, monitorovanie kvality ovzdušia alebo zvyšovanie verejnej bezpečnosti bez potreby posielať všetky dáta na centralizované miesto na analýzu.
Strojové učenie na zariadení:
Strojové učenie na zariadení je podmnožinou okrajových výpočtov, kde sa modely strojového učenia nasadzujú priamo na zariadenia, čo im umožňuje vykonávať odvodenie a niekedy aj lokálne trénovať. Tento prístup je čoraz viac uskutočniteľný vďaka pokrokom v hardvérových schopnostiach, ako sú výkonnejšie procesory a zvýšená kapacita pamäte v mobilných zariadeniach a zariadeniach internetu vecí.
Strojové učenie na zariadení ponúka niekoľko výhod vrátane zvýšenej ochrany súkromia, keďže údaje nie je potrebné prenášať na server na spracovanie, zníženej latencie, keďže výpočty sa vykonávajú lokálne, a zlepšeného používateľského zážitku, pretože aplikácie môžu fungovať offline alebo pri nízkej prostrediach pripojenia.
Bežným príkladom strojového učenia na zariadení sú aplikácie pre smartfóny, ako sú napríklad hlasoví asistenti alebo aplikácie na rozpoznávanie obrázkov, ktoré dokážu spracovať používateľské dáta priamo v zariadení, aby poskytovali rýchle a presné odpovede bez potreby odosielania údajov na cloudový server.
Porovnanie a súhra:
Zatiaľ čo federatívne učenie, Edge Computing a strojové učenie na zariadení sú odlišné koncepty, môžu sa rôznymi spôsobmi dopĺňať. Federované učenie je možné implementovať na okrajových zariadeniach, aby sa využili miestne údaje na trénovanie modelov bez ohrozenia súkromia. Edge computing môže podporovať federatívne učenie poskytnutím potrebných výpočtových zdrojov a infraštruktúry na lokálne spracovanie aktualizácií modelov a agregácie. Strojové učenie na zariadení je neoddeliteľnou súčasťou edge computingu a umožňuje zariadeniam vykonávať sofistikované úlohy nezávisle.
Tieto paradigmy tiež riešia rôzne aspekty dátového potrubia. Federované učenie sa zameriava na tréningovú fázu a zabezpečuje, že sa modely učia z distribuovaných údajov bez ich centralizácie. Edge computing a strojové učenie na zariadení primárne riešia fázu inferencie, čím zaisťujú, že predpovede a rozhodnutia sa dajú robiť rýchlo a efektívne v zdroji údajov.
Federated Learning, Edge Computing a On-Device Machine Learning predstavujú významný pokrok v oblasti umelej inteligencie, pričom každý z nich rieši špecifické výzvy súvisiace s ochranou údajov, spracovaním v reálnom čase a výpočtovou efektívnosťou. Pochopenie rozdielov a synergií medzi týmito paradigmami je dôležité pre navrhovanie a nasadzovanie efektívnych riešení AI v dnešnom svete založenom na údajoch.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Spomenuli ste veľa druhov algoritmov, ako je lineárna regresia, rozhodovacie stromy. Sú to všetky neurónové siete?
- Aké sú metriky hodnotenia výkonnosti modelu?
- Čo je lineárna regresia?
- Je možné kombinovať rôzne modely ML a zostaviť majstrovskú AI?
- Aké sú niektoré z najbežnejších algoritmov používaných v strojovom učení?
- Ako vytvoriť verziu modelu?
- Ako aplikovať 7 krokov ML v príkladnom kontexte?
- Ako možno strojové učenie aplikovať na údaje o stavebných povoleniach?
- Prečo boli tabuľky AutoML prerušené a čo ich nasleduje?
- Aká je úloha interpretácie sviatočných log nakreslených hráčmi v kontexte AI?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning