Фреймворк ИИ для безопасного федеративного обучения: решение проблем данных, вычислений и безопасности.

 Advanced Privacy-Preserving Federated Learning (APPFL): An AI Framework to Address Data Heterogeneity, Computational Disparities, and Security Challenges in Decentralized Machine Learning






Продвинутое конфиденциальное федеративное обучение (APPFL): Решение для проблем с данными, вычислительными неравенствами и безопасностью в децентрализованном машинном обучении

Продвинутое конфиденциальное федеративное обучение (APPFL): Решение для проблем с данными, вычислительными неравенствами и безопасностью в децентрализованном машинном обучении

Федеративное обучение (FL) – мощная парадигма машинного обучения, которая позволяет нескольким владельцам данных обучать модели без централизации их данных совместно. Этот подход особенно ценен в областях, где конфиденциальность данных играет важную роль, таких как здравоохранение, финансы и энергетика. Основа федеративного обучения заключается в обучении моделей на децентрализованных данных, хранящихся на устройствах каждого клиента. Однако этот распределенный характер создает значительные проблемы, включая гетерогенность данных, различия в вычислительных мощностях устройств и риски безопасности, такие как возможное раскрытие чувствительной информации через обновления модели. Несмотря на эти проблемы, федеративное обучение представляет собой многообещающий путь для использования больших распределенных наборов данных для создания высокоточных моделей, сохраняя при этом конфиденциальность пользователей.

Решение проблем

Одной из основных проблем федеративного обучения является различное качество и распределение данных на устройствах клиентов. В традиционном машинном обучении данные обычно считаются равномерно распределенными и независимо собранными. Однако данные клиентов часто являются несбалансированными и независимыми в федеративной среде. Например, одно устройство может содержать сильно отличающиеся данные от другого, что приводит к различиям в целях обучения у разных клиентов. Эта вариативность может привести к субоптимальной производительности модели, когда локальные обновления объединяются в глобальную модель. Вычислительная мощность устройств клиентов сильно разнится, что приводит к замедлению процесса обучения на более медленных устройствах. Эти расхождения затрудняют эффективную синхронизацию процесса обучения, что приводит к неэффективности и снижению точности модели.

Разработка APPFL

Исследователи из Национальной лаборатории Аргонн, Университета Иллинойса и Университета штата Аризона разработали фреймворк Advanced Privacy-Preserving Federated Learning (APPFL) в ответ на эти ограничения. Этот новый фреймворк предлагает комплексное и гибкое решение, решающее технические и безопасностные проблемы текущих моделей FL. APPFL улучшает эффективность, безопасность и масштабируемость систем федеративного обучения. Он поддерживает синхронные и асинхронные стратегии агрегирования, что позволяет адаптироваться к различным сценариям развертывания. В нем предусмотрены надежные механизмы защиты конфиденциальности, чтобы защитить от атак на восстановление данных, обеспечивая при этом обучение модели высокого качества на распределенных клиентах.


Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…