Federasyonlu Öğrenme: 7 Kullanım Örneği ve Durumu
McKinsey'nin yakın tarihli analizlerine göre, yapay zekâ kullanımının en acil riskleri arasında model yanılgıları , veri kaynağı ve orijinalliği, mevzuata uyumsuzluk ve yapay zekâ tedarik zinciri zafiyetleri yer alıyor. 1
Federasyonlu öğrenme (FL), bu riskleri azaltmak isteyen kuruluşlar için temel bir teknik olarak ortaya çıkmıştır. Hassas bilgilerin gizli kalmasını ve veri yerelleştirme ve gizlilik yasalarına uygunluğu sağlarken, modellerin merkezi olmayan verilerden öğrenmesine olanak tanır.
Federasyonlu öğrenmenin ne olduğunu, nasıl çalıştığını, gerçek hayattan örneklerle yaygın kullanım alanlarını, potansiyel zorluklarını ve alternatiflerini keşfedin.
Federasyonlu öğrenmenin kullanım örnekleri ve uygulamaları
Federasyonlu öğrenme, veri hassasiyeti, merkeziyetsizlik ve gerçek zamanlı adaptasyonun kritik olduğu çok çeşitli yapay zeka sistemlerini destekler. Ajan tabanlı yapay zeka, finans, mobil uygulamalar, sağlık hizmetleri, otonom ulaşım, akıllı üretim ve robotik alanlarında giderek daha fazla uygulanmakta olup, işbirlikçi model eğitimini mümkün kılmaktadır:
1. Ajan Tabanlı Yapay Zeka
Tek bir ortak havuzda veri toplamak yerine, birleşik öğrenme, her ajanın kendi etkileşimlerinden veya ortamından doğrudan öğrenmesine olanak tanır. Ajan daha sonra ham verileri ifşa etmeden, yalnızca gizliliği koruyan model güncellemelerini ortak bir öğrenme sürecine katkıda bulunur.
Bu yaklaşım, temsilcilerin gizliliğe, veri sahipliğine ve düzenleyici gerekliliklere saygı gösterirken, kolektif deneyimden öğrenerek sürekli olarak kendilerini geliştirmelerine olanak tanır.
Sonuç olarak, ajan tabanlı yapay zeka, kişiselleştirilmiş ve uyarlanabilir kalırken gizliliğe duyarlı da olabilir; bu da birleşik öğrenmeyi, ajanların bağımsız olarak çalışması gereken ancak yine de kullanıcılar, cihazlar veya kuruluşlar genelinde gözlemlenen kalıplardan yararlanması gereken hassas ortamlar için özellikle uygun hale getirir.
Gerçek hayattan örnek: Gizliliği koruyan IoT saldırı tespit çerçevesi
Nesnelerin interneti (IoT) cihazlarının hızlı büyümesi, sağlık hizmetleri, akıllı şehirler ve endüstriyel sistemler gibi alanlarda ilerlemelere olanak sağlarken, siber saldırılara ve gizlilik risklerine karşı da savunmasızlığı artırmıştır.
Geleneksel merkezi saldırı tespit sistemleri, hassas verilerin bir araya getirilmesine dayanır; bu da iletişim yüküne, gizlilik endişelerine ve tek hata noktalarına yol açar. Bu sınırlamaların üstesinden gelmek için, yakın zamanda yapılan bir çalışma, Federasyonlu Öğrenmeyi (FL) Ajanlı Yapay Zeka ile birleştiren, gizliliği koruyan bir IoT saldırı tespit çerçevesi önermektedir.
FL, merkezi olmayan model eğitimini mümkün kılarken, Agentic AI ise gelişen tehditlere yanıt vermek için uyarlanabilir, kendi kendine öğrenen ve özerk karar alma yetenekleri ekler.
Bu çerçeve, yerel anormallik tespiti, güvenli toplama ve hafif iletişim kullanarak doğruluk ve gizlilik arasında denge kurarken, ajansal bileşenler savunmaları gerçek zamanlı olarak optimize eder. 2
2. Finans başvuruları
Federasyonlu öğrenme, finans kurumlarının ham verileri paylaşmadan yapay zeka modellerini iş birliği içinde eğitmelerini sağlar; bu sayede her kuruluş hassas bilgileri yerel olarak saklarken daha güçlü bir ortak modele katkıda bulunabilir.
Bu, özellikle tehditlerin birden fazla bankayı ve bölgeyi kapsadığı ancak veri paylaşımının GDPR ve AB Yapay Zeka Yasası gibi düzenlemelerle kısıtlandığıdolandırıcılık ve mali suç tespiti için son derece değerlidir.
Gerçek hayattan örnek: Finansal Güvenliği Geliştirmede Federatif Öğrenmenin Rolü
Yakın zamanda yayınlanan bir makale, özellikle dijital finans ve ATM'ler ve POS cihazları gibi IoT özellikli uç noktaların büyük miktarda hassas veri ürettiği modern finans sistemlerinde güvenlik ve gizliliği artırmak için umut vadeden bir çözüm olarak birleşik öğrenmeyi (FL) inceliyor.
Makale, FL kullanım durumlarını, portföy optimizasyonu gibi düşük riskli uygulamalardan gerçek zamanlı dolandırıcılık tespiti gibi yüksek riskli görevlere kadar, düzenleyici risklere göre sınıflandırıyor ve dolandırıcılık önleme ve blok zinciri entegre çerçevelerindeki son başarıları vurguluyor.
FL, gizlilik, uyumluluk ve ölçeklenebilirlik açısından açık avantajlar sunarken, makale aynı zamanda veri heterojenliği, düşmanca saldırılar, yorumlanabilirlik ve düzenleyici entegrasyon gibi devam eden zorlukların da altını çiziyor.
Makale, finans alanında FL'nin geleceği için, güvenilir ve geleceğe dönük yapay zeka sistemlerinin gerçekleştirilmesinde FL'nin blockchain, diferansiyel gizlilik, güvenli çok taraflı hesaplama ve kuantum güvenli yöntemler gibi teknolojilerle birleştirilmesinin kilit önem taşıdığını belirtiyor. 3
Gerçek hayattan örnek: Bankacılık Çemberi ile Çiçek
Flower'ın birleşik öğrenme platformu, finans kurumlarının merkezi olmayan veriler üzerinde yapay zeka modellerini iş birliği içinde eğitmelerine yardımcı olarak, dolandırıcılık tespiti, risk değerlendirmesi ve diğer analizler gibi görevler için gizliliği, güvenliği, uyumluluğu ve tahmin doğruluğunu artırır.
Avrupa'nın e-ticaret akışının önemli bir bölümünü işleyen küresel bir ödeme bankası olan Banking Circle, şüpheli işlemleri otomatik olarak inceleme için işaretleyerek kara para aklama karşıtı (AML) operasyonlarını yönetmek için yapay zekayı kullanıyor.
ABD'ye genişledikçe, işlem kalıplarındaki farklılıklar ve katı veri aktarım kısıtlamaları, yalnızca Avrupa verileriyle eğitilmiş modellerin etkinliğini sınırladı. Bu sorunu çözmek için Banking Circle, Flower'ın birleşik öğrenme platformunu benimsedi ve bu sayede şirket, hassas verileri sınırlar ötesine taşımadan bölgeler arası AML modellerini eğitebildi.
Bu yaklaşım, ABD modelinin yerel standartlara uygun kalırken Avrupa'dan elde edilen bilgilerden faydalanmasını sağladı ve zaman içinde yapılan iyileştirmeler Avrupa sistemine de yansıdı. 4
3. Mobil uygulamalar
Mobil uygulamalar, bir sonraki kelime tahmini, yüz tanıma ve ses tanıma gibi kişiselleştirme için makine öğrenimi sistemlerini kullanır. Bununla birlikte, geleneksel yapay zeka eğitimi, kullanıcı verilerini merkezileştirir; bu da gizlilik, güvenlik ve veri yönetimiyle ilgili endişeleri artırır. Federasyonlu öğrenme, modellerin ham kullanıcı verilerini iletmeden bir cihaz ağı genelinde eğitilmesine olanak tanıyarak bu zorlukların üstesinden gelir.
Mobil uygulamalar için birleşik öğrenmenin bazı avantajları şunlardır:
- Gizliliği koruyan yapay zeka : Hassas kullanıcı verileri cihazda kalır, bu da veri ifşası riskini azaltırken model doğruluğunu da artırır.
- Kişiselleştirilmiş ve uyarlanabilir modeller : Uygulamalar, sürekli bulut güncellemelerine ihtiyaç duymadan, bireysel kullanım kalıplarına göre yapay zeka modellerini hassas bir şekilde ayarlayabilir.
- Daha düşük bant genişliği kullanımı : Büyük veri kümeleri yüklemek yerine, yalnızca model güncellemeleri paylaşılır; bu da birleşik öğrenmeyi mobil ağlar için verimli hale getirir.
- Geliştirilmiş güvenlik : Verilerin merkezi olmayan bir şekilde tutulmasıyla, birleşik öğrenme, merkezi veri depolama ve ihlallerle ilişkili riskleri azaltır.
Bu yaklaşım halihazırda akıllı telefon klavyelerinde tahminli metin ve otomatik düzeltme için, sesli asistanlarda konuşma tanıma için ve biyometrik kimlik doğrulamada yüz ve parmak izi tanıma için kullanılmaktadır.
Gerçek hayattan örnek: Google ve konuşma modellerinin iyileştirilmesi
Google, Google Asistanındaki “Hey Google” algılama gibi cihaz içi makine öğrenimi sistemlerini geliştirmek için birleşik öğrenmeyi kullanır ve kullanıcıların sesli komutlar vermesini sağlar. Bu yaklaşım, ses verilerinin Google sunucularına iletilmeden doğrudan kullanıcıların cihazlarında konuşma modellerinin eğitilmesine olanak tanıyarak kullanıcı gizliliğini korur.
Federasyonlu öğrenme, verileri yerel olarak işleyerek ses tanıma yeteneklerinin geliştirilmesini kolaylaştırır ve kişisel ses bilgilerinin cihazda kalmasını sağlar. 5
4. Sağlık Hizmetleri
Federasyon tabanlı öğrenme, hasta verilerinin gizliliğini korurken güçlü yapay zeka eğitimine olanak sağlayarak sağlık hizmetlerine ve sağlık sigortasına fayda sağlar.
Hastanelerin ve kurumların tıbbi kayıtları tek bir depoda topladığı geleneksel veri merkezileştirme yöntemi, veri yönetimi, güvenlik ve HIPAA ve GDPR gibi düzenlemelere uyumluluk konusunda önemli endişeler doğurmaktadır.
Federasyon tabanlı öğrenme, doğrudan veri paylaşımına gerek kalmadan birden fazla kurum arasında işbirlikçi model eğitimini mümkün kılarak bu sorunların yönetilmesine yardımcı olur.
Bu yaklaşım çeşitli avantajlar sağlamaktadır:
- Geliştirilmiş gizlilik ve güvenlik : Hassas hasta verileri orijinal kaynağında kalır, böylece ifşa ve veri ihlali riskleri azalır.
- Veri çeşitliliğinde iyileşme : Farklı hastanelerden, araştırma merkezlerinden ve elektronik sağlık kayıtlarından elde edilen veri kümeleri üzerinde eğitim yapılarak, birleşik öğrenme, modellerin nadir hastalıkları tanımasını ve çeşitli popülasyonlarda tanı doğruluğunu artırmasını sağlar.
- Ölçeklenebilir tıbbi yapay zeka : Makine öğrenimi modelleri, birden fazla kurumdan elde edilen gerçek dünya verileri üzerinde sürekli olarak geliştirilebilir; bu da daha güvenilir tahmine dayalı analizlere ve daha iyi hasta sonuçlarına yol açar.
Gerçek hayattan bir örnek: Lifebit'in Ajan Tabanlı Federasyon Platformu
Lifebit, dünyanın ilk tamamen ajan tabanlı Güvenilir Araştırma Ortamı (TRE) olan Ajan Tabanlı Federasyon Platformunu duyurdu. Şu anda beta aşamasında olan platform, araştırmacıların hassas biyomedikal verileri tek bir yapay zeka destekli konuşma arayüzü aracılığıyla güvenli bir şekilde yönetmelerini ve analiz etmelerini sağlıyor.
Lifebit'e göre, platform, kullanıcıların doğal dil aracılığıyla uçtan uca araştırma yapmalarına olanak tanıyarak veri uyumlaştırma, kohort oluşturma ve biyoinformatik analizleri gibi karmaşık araştırma iş akışlarını basitleştiriyor. Hem etkileşimli hem de toplu işlem araçlarını (örneğin, R, Jupyter, Nextflow) destekliyor, yerleşik sorun giderme ve dokümantasyon sağlıyor ve GWAS ve hedef tanımlama gibi yapay zeka destekli genomik yetenekleri içeriyor.
Şirket, platformu geleneksel TRE'lerden daha güvenli, denetlenebilir ve kullanıcı dostu olarak konumlandırarak, birleşik veri yönetimi standartlarına sıkı bir şekilde uyumu korurken araştırmayı hızlandırmayı hedefliyor. 6
Gerçek hayattan bir örnek: MELLODDY
MELLODDY projesi (İlaç Keşfi için Makine Öğrenimi Defteri Orkestrasyonu), Yenilikçi İlaçlar Girişimi (IMI) tarafından finanse edilen bir Avrupa araştırma girişimidir. Proje, gizli verileri paylaşmadan birleşik öğrenmenin ilaç keşfini nasıl hızlandırabileceğini göstermek için 10 ilaç şirketi, akademisyen ve teknoloji ortağını bir araya getirdi.
Şirketlerin son derece hassas kabul ettiği tescilli veri kümelerini bir araya getirmek yerine, MELLODDY, her şirketin verilerini kendi güvenlik duvarının arkasında tutan ve işbirlikçi öğrenme için ham verileri değil, yalnızca model güncellemelerini paylaşan, gizliliği koruyan birleşik bir makine öğrenimi platformu geliştirdi.
Bu platform, veri sahipliğini ve fikri mülkiyet haklarını korurken, ortaklar arasında güvenli ve izlenebilir model eğitimi sağlamak için AWS altyapısı, Kubernetes düzenlemesi ve özel bir blok zinciri defteri gibi teknolojileri kullanmaktadır.
MELLODDY, makine öğrenimi algoritmalarını herhangi bir şirketin sahip olduğundan çok daha fazla veriye maruz bırakarak, ilaç adaylarının biyolojik aktivitesini ve toksikolojisini tahmin etmede gelişmiş tahmin performansı ve daha geniş model uygulanabilirliği göstermiştir. 7
Gerçek hayattan örnek: Owkin
Biyoteknoloji şirketi Owkin, hassas verileri merkezileştirmeden, birden fazla tıp ve araştırma kurumunda yapay zeka modellerini eğitmek için birleşik öğrenme yöntemini kullanıyor.
Owkin'in yaklaşımı, tüm hasta verilerini tek bir yerde toplamak yerine, verileri depolandığı yerde (örneğin, hastane sunucularında) tutar ve makine öğrenimi algoritmalarını verilere taşır.
Modeller her ortağın veri kümesi üzerinde yerel olarak eğitilir ve yalnızca model güncellemeleri geri paylaşılır ve küresel bir model oluşturmak için bir araya getirilir. Bu, araştırmacıların ve klinisyenlerin herhangi bir tek kurumun sağlayabileceğinden daha çeşitli bir veri kümesinden yararlanmalarını sağlayarak, hasta gizliliğini ve veri egemenliğini korurken tahmin algoritmalarının performansını artırır.
Owkin, bu tekniği özellikle işbirlikçi sağlık yapay zekası (tedavi sonuçlarını tahmin etmek gibi) için ve gizliliği tehlikeye atmadan hassas tıbbı ölçeklendirmenin bir yolu olarak son derece güçlü bir araç olarak konumlandırıyor. 8
Gerçek hayattan bir örnek: MedPerf
Tıp alanındaki yapay zekâda birleşik öğrenmeye yönelik artan talep, endüstri ve akademik ortaklardan oluşan bir koalisyon tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir platform olan MedPerf gibi girişimlere yol açmıştır.
MedPerf, yapay zeka modellerinin birleşik değerlendirmesine odaklanarak, hasta gizliliğini korurken, çeşitli gerçek dünya tıbbi verileri üzerinde etkili bir şekilde performans göstermelerini sağlar. Birleşik öğrenmedeki teknik yenilikleri, klinik olarak ilgili ölçütler belirleyen yönetim çerçeveleriyle birleştirerek, bu girişimler güven veya güvenlikten ödün vermeden sağlık hizmetlerinde yapay zekanın benimsenmesini sağlamayı amaçlamaktadır.
Şekil 2: MedPerf birleşik yapay zeka kıyaslama çerçevesinden sağlık hizmetlerinde birleşik öğrenmeye bir örnek. 9
5. Ulaşım: Otonom araçlar
Otonom araçlar, karmaşık ortamlarda gezinmek için gelişmiş makine öğrenme tekniklerinin bir kombinasyonuna dayanır.
Bilgisayar görüşü , engelleri tespit etmelerini sağlarken, uyarlanabilir öğrenme modelleri de trafik veya engebeli arazi gibi koşullara bağlı olarak sürüş davranışını ayarlamaya yardımcı olur.
Ancak geleneksel bulut tabanlı yaklaşımlar, özellikle saniyelik kararların kritik olduğu yoğun trafik senaryolarında gecikmeye ve güvenlik risklerine yol açabilir.
Federasyonlu öğrenme, veri işlemeyi merkezsizleştirerek ve birden fazla araçta gerçek zamanlı öğrenmeyi mümkün kılarak bir çözüm sunar. Otonom araçlar, yalnızca bulut tabanlı güncellemelere güvenmek yerine, verileri yerel tutarken modelleri işbirliği içinde eğitebilirler. Bu yaklaşım, araçların aşırı veri aktarımı olmadan, en son yol koşullarına göre karar verme süreçlerini sürekli olarak iyileştirmelerini sağlar.
Federasyon tabanlı öğrenmeden yararlanarak, otonom araçlar üç temel hedefi gerçekleştirebilir:
- Gerçek zamanlı trafik ve yol farkındalığı : Araçlar, yol tehlikeleri, inşaat bölgeleri veya ani hava değişiklikleri hakkında bilgileri hızlı bir şekilde işleyip paylaşarak daha güvenli bir sürüş sağlayabilir.
- Anında karar verme : Araç içi yapay zeka, dinamik sürüş koşullarına daha hızlı tepki vererek uzak sunuculara olan bağımlılığı azaltır ve kritik anlarda gecikmeyi en aza indirir.
- Sürekli model iyileştirmesi : Daha fazla araç yerelleştirilmiş öğrenme verilerini paylaştıkça, otonom sistemler zaman içinde gelişir ve tahmin doğruluğunu artırır.
Federasyonlu öğrenmeyi entegre ederek, otonom araçlar yalnızca anlık tepki sürelerini artırmakla kalmaz, aynı zamanda kendi kendine sürüş sistemlerinin genel güvenliğini ve verimliliğini iyileştiren kolektif bir zeka da yaratabilirler.
Gerçek hayattan örnek: NVIDIA FLARE
NVIDIA'in NVIDIA FLARE tarafından desteklenen AV Federasyonlu Öğrenme platformu, veri gizliliğini korurken ve GDPR ve PIPL gibi bölgesel düzenlemelere uyarken, otonom araç (AV) modellerinin farklı ülkeler arasında işbirliği içinde eğitilmesini sağlar.
Merkezi eğitimin maliyetli olması ve veri aktarım yasalarıyla kısıtlanması nedeniyle, birleşik öğrenme, modellerin ülkeye özgü veriler üzerinde yerel olarak eğitilmesine olanak tanıyarak küresel model performansını iyileştirir.
Platform, mevcut makine öğrenimi sistemleriyle entegre oluyor ve Japonya'daki AWS üzerinde merkezi bir sunucuyla çalışarak sınır ötesi eğitimi destekliyor. Lansmanından bu yana, yerel olarak eğitilmiş muadillerine eşdeğer veya onlardan daha iyi performans gösteren bir düzineden fazla otonom araç modeli üretti ve bir yıl içinde veri bilimcisi sayısı 2'den 30'a yükseldi. 10
6. Akıllı üretim: Tahmine dayalı bakım
Endüstri 4.0 ilerledikçe, yapay zeka destekli öngörücü bakım, üreticilerin arıza sürelerini azaltmasına, ekipman ömrünü uzatmasına ve verimliliği artırmasına yardımcı oluyor. Bununla birlikte, uygulanması veri gizliliği, güvenlik ve sınır ötesi paylaşım kısıtlamaları gibi zorluklarla karşı karşıya.
Federasyonlu öğrenme, üreticilerin hassas endüstriyel verileri aktarmadan tahmine dayalı bakım modelleri geliştirmelerini sağlayarak bu sorunları ele almaktadır. Birden fazla tesisten veya müşteriden gelen bilgileri merkezi bir depoda toplamak yerine, federasyonlu öğrenme her bir tesisin modelleri yerel olarak eğitmesine olanak tanır. Bu modeller daha sonra tescilli verileri ifşa etmeden küresel bir tahmin sistemine içgörüler sunar.
Öngörücü bakım için birleşik öğrenmenin temel faydaları şunlardır:
- Gizliliği koruyan yapay zeka : Endüstriyel veriler tesis içinde kalır, böylece tescilli veya hassas operasyonel verilerin harici kuruluşlarla paylaşılmasıyla ilgili endişeler ortadan kalkar.
- Sınır ötesi uyumluluk : Birçok üretici, her birinin farklı veri koruma düzenlemelerine sahip birden fazla ülkede faaliyet göstermektedir. Federasyon tabanlı öğrenme, verileri yerelleştirirken aynı zamanda kolektif zekadan faydalanarak uyumluluğu mümkün kılar.
- Çeşitli ekipman ve koşullara uyum sağlama yeteneği : Üretim ortamları, makine, iş yükü ve operasyonel ayarlara bağlı olarak büyük ölçüde değişiklik gösterir. Birleşik öğrenme, tahmin modellerinin yerel koşullara göre uyarlanmasına olanak tanırken, ekipman arıza modellerinin daha geniş bir şekilde anlaşılmasına da katkıda bulunur.
Tahmine dayalı bakımın ötesinde, birleşik öğrenme, akıllı üretimde gerçek zamanlı kalite kontrolü, enerji verimliliği optimizasyonu ve akıllı şehirlerde PM2.5 tespiti için hava kalitesi tahminleri de dahil olmak üzere çevresel izleme için de uygulanmaktadır.
7. Robotik
Robotik, basit görevlerden karmaşık navigasyona kadar algılama, karar verme ve kontrol için makine öğrenimine bağımlıdır. Uygulamalar büyüdükçe, sürekli öğrenme ve uyarlanabilirlik şarttır, ancak merkezi eğitim, özellikle çoklu robot sistemlerinde veri aktarımı, gizlilik ve iletişim zorluklarıyla karşı karşıyadır.
Federasyonlu öğrenme, robotların verileri yerel tutarken modellerini işbirliği içinde geliştirmelerini sağlar. Bu merkezi olmayan yaklaşım, özellikle iletişim bant genişliği sınırlamalarının zorluk teşkil edebildiği çoklu robot navigasyonu için kullanışlıdır.
Merkezi bir sunucuya sürekli veri iletimine güvenmek yerine, birleşik öğrenme, robotların yerel deneyimlerine dayanarak eğitim almalarına ve yalnızca temel model güncellemelerini paylaşmalarına olanak tanıyarak, ağ kaynaklarını aşırı yüklemeden öğrenme verimliliğini optimize eder.
Robotikte federatif öğrenmenin başlıca faydaları şunlardır:
- Gelişmiş özerklik için merkeziyetsiz öğrenme : Robotlar algılama ve kontrol modellerini yerel olarak iyileştirebilir, bulut tabanlı güncellemelere olan bağımlılığı azaltabilir ve yeni ortamlara daha hızlı uyum sağlayabilirler.
- Verimli çoklu robot işbirliği : Robot grupları, aşırı veri aktarımı olmadan öğrenilen deneyimleri paylaşabilir; bu da birleşik öğrenmeyi filo yönetimi, depo otomasyonu ve sürü robotik sistemleri için ideal hale getirir.
- Geliştirilmiş gizlilik ve güvenlik : Hassas operasyonel veriler her robotik sistemin içinde kalır, bu da endüstriyel veya askeri uygulamalarda veri ifşasıyla ilgili endişeleri azaltır.
- Farklı ortamlarda ölçeklenebilirlik : Fabrikalar, hastaneler veya kentsel alanlar gibi farklı yerlerde çalışan robotlar, kendi özel ortamlarına uyum sağlarken küresel bir modele katkıda bulunabilirler.
Gerçek hayattan örnek: Robot Sürülerinin Toplu Navigasyonu için Federasyonlu Takviyeli Öğrenme
Derin Pekiştirmeli Öğrenme (DRL) alanındaki son gelişmeler, özellikle sürü robot sistemleri için otomatik kontrolör tasarımını mümkün kılarak robotik alanını geliştirmiştir. Bu sistemler, koordineli kolektif davranış elde etmek için tek robotlu kurulumlara göre daha karmaşık kontrolörlere ihtiyaç duymaktadır.
DRL tabanlı kontrolör tasarımı etkili olduğunu kanıtlamış olsa da, merkezi bir eğitim sunucusuna bağımlılığı, istikrarsız veya sınırlı iletişimin olduğu gerçek dünya ortamlarında zorluklar yaratmaktadır.
Bu sorunu çözmek için yakın zamanda yayınlanan bir makalede, sürü robotik sistemlerine özel olarak tasarlanmış, yeni bir Federasyonlu Öğrenme (FL) tabanlı DRL eğitim stratejisi olan FLDDPG tanıtıldı.
Sınırlı iletişim bant genişliği altında yapılan karşılaştırmalı değerlendirmeler, FLDDPG'nin çeşitli ortamlarda ve gerçek robotlarda daha iyi genelleme sağladığını, temel yöntemlerin ise bant genişliği kısıtlamaları altında zorlandığını göstermektedir.
Bulgular, birleşik öğrenmenin, sınırlı iletişim bant genişliğine sahip ortamlarda çoklu robot navigasyonunu geliştirdiğini ve gerçek dünya, öğrenmeye dayalı robotik uygulamalarındaki önemli bir zorluğu çözdüğünü göstermektedir. 11
Federasyonlu öğrenme nedir?
Federasyonlu öğrenme, birden fazla katılımcının yerel verileri kullanarak modelleri eğittiği ve yalnızca model güncellemelerini veya hesaplanan bilgileri paylaştığı, ham verilerin ise yerel olarak kaldığı işbirlikçi bir makine öğrenmesi paradigmasıdır. Çoğu pratik federasyonlu öğrenme sistemi, eğitim turlarını düzenlemek için hala merkezi bir toplayıcı kullanmaktadır.
Katılımcılar, ham eğitim verilerini aktarmak yerine, toplama için model güncellemelerini veya gradyanları gönderirler. Bununla birlikte, yalnızca güncellemeleri paylaşmak, güvenli toplama, diferansiyel gizlilik veya kriptografik korumalar gibi ek teknikler olmadan gizliliği garanti etmez.
Eğitim verilerini yerel tutarak ve elde edilen bilgileri bir araya getirerek, birleşik öğrenme, dağıtılmış verilerden yararlanarak model doğruluğunu artırırken veri gizliliğini de geliştirir.
Federasyon tabanlı öğrenme nasıl çalışır?
Makine öğreniminde iki adım vardır: eğitim ve çıkarım.
Eğitim aşaması sırasında:
- Yerel makine öğrenimi (ML) modelleri, yerel heterojen veri kümeleri üzerinde eğitilir. Örneğin, kullanıcılar bir makine öğrenimi uygulamasını kullanırken, uygulamanın tahminlerindeki hataları tespit eder ve bu hataları düzeltirler. Bu durum, her kullanıcının cihazında yerel eğitim veri kümeleri oluşturur.
- Modellerin parametreleri, bu yerel veri merkezleri arasında periyodik olarak paylaşılır. Birçok modelde, bu parametreler paylaşılmadan önce şifrelenir. Yerel veri örnekleri paylaşılmaz. Bu, veri korumasını ve siber güvenliği artırır.
- Ortak bir küresel model oluşturuluyor.
- Küresel modelin özellikleri, yerel veri merkezleriyle paylaşılarak, küresel modelin yerel makine öğrenimi modellerine entegre edilmesi sağlanır.
Örneğin, Nvidia'nın Clara çözümü, birleşik öğrenmeyi içerir. Clara ve Nvidia EGX, farklı sitelerden model güncellemelerinin (ancak eğitim verilerinin değil) güvenli bir şekilde toplanması yoluyla öğrenmeyi mümkün kılar. Bu, modellerin veri gizliliğini korurken küresel bir model oluşturmasına yardımcı olur (Aşağıdaki Şekle bakınız).
Şekil 1: NVIDIA numaralı kaynaktan, birleşik öğrenmenin nasıl çalıştığını gösteren bir örnek. 12
Çıkarım aşamasında , model kullanıcı cihazında saklanır, böylece tahminler kullanıcı cihazındaki model kullanılarak hızlı bir şekilde hazırlanır.
Federasyonlu öğrenmede dağıtılmış eğitim
Federasyonlu öğrenme ve dağıtılmış eğitim birbirinden farklı kavramlardır: Federasyonlu öğrenme, merkezi olmayan verilerle işbirlikçi eğitimi ifade ederken, dağıtılmış eğitim (bir katılımcı içindeki düğümler arasında paralel hesaplama) yerel bir optimizasyon stratejisidir ve federasyonlu öğrenmenin doğasında yoktur.
Federasyonlu öğrenmede, hastaneler, mobil cihazlar veya kuruluşlar gibi istemciler, modelleri kendi yerel verileri üzerinde bağımsız olarak eğitir ve yalnızca model güncellemelerini merkezi bir toplayıcıyla paylaşır.
Bazı istemciler birden fazla GPU'ya, sunucuya veya uç düğüme erişebilir. Bu kaynaklar, yerel eğitimi hızlandırmak veya ölçeklendirmek için paralel olarak kullanılabilir. Bu kurulum bir hiyerarşi oluşturur:
- En üst düzeyde, birden fazla müşteri birleşik öğrenmeye katılır.
- Yerel düzeyde, her müşteri mevcut altyapısı üzerinden dağıtılmış eğitimi kullanabilir.
Yerel uzaktan eğitim şu şekilde gerçekleştirilebilir:
- Veri paralelliği : Her bir çalışan, modelin bir kopyasını tutar ve yerel verilerin bir alt kümesi üzerinde eğitim yapar.
- Model paralelliği : Model, çalışanlar arasında bölümlere ayrılır; bu, tek bir cihazın belleğine sığmayan büyük modeller için faydalıdır.
Dağıtılmış eğitim ile birleşik öğrenmenin birleştirilmesinin temel faydaları
1. Geliştirilmiş ölçeklenebilirlik
Büyük veri kümelerine veya yoğun hesaplama gerektiren modellere sahip müşteriler, tek bir makinede eğitimi verimli bir şekilde tamamlamakta zorlanabilirler.
Dağıtılmış eğitim, istemcinin birden fazla düğüm veya cihaz kullanmasına olanak tanıyarak verimliliği artırır ve daha büyük iş yüklerini destekler.
2. Kaynakların verimli kullanımı
Kuruluşların genellikle yerel kümeleri veya kullanılmayan işlem kaynakları vardır. Federasyonlu öğrenme içinde dağıtılmış eğitim kullanmak, veri merkezileştirmesine gerek kalmadan bu kaynakları tam olarak kullanmalarını sağlar.
3. Daha hızlı yerel eğitim
Hesaplama işlemlerinin dağıtılması, yerel model güncellemeleri için gereken gerçek zamanı azaltır. Bu, her bir birleşik öğrenme turunu kısaltabilir ve istemciler genelindeki toplam eğitim süresini azaltabilir.
4. Görevlerin ayrılması
Federasyonlu eğitim ve yerel dağıtılmış eğitim birbirinden bağımsız olarak çalışır. Federasyon sunucusunun dahili planlamayı veya istemci kaynaklarının koordinasyonunu yönetmesine gerek yoktur. Bu modüler tasarım hem dağıtımı hem de bakımı basitleştirir.
5. Esnek sistem tasarımı
Farklı müşteriler, bilgi işlem ortamlarına bağlı olarak farklı yerel eğitim yapılandırmaları seçebilirler. Bazıları tek düğümlü eğitim kullanırken, diğerleri dağıtılmış kurulumlar kullanabilir. Federasyon protokolü değişmeden kalır.
Şimdi neden önemli?
Doğru makine öğrenimi modelleri şirketler için değerlidir, ancak geleneksel merkezi makine öğrenimi sistemlerinin, uç cihazlarda sürekli öğrenmenin olmaması ve özel verilerin merkezi sunucularda toplanması gibi dezavantajları vardır. Bu dezavantajlar, birleşik öğrenme ile giderilir.
Geleneksel makine öğreniminde, merkezi bir ortamda mevcut tüm eğitim verileri kullanılarak merkezi bir ML modeli oluşturulur. Merkezi bir sunucu tahminleri sunabildiği sürece bu sorunsuz çalışır.
Ancak mobil bilişimde kullanıcılar hızlı yanıtlar talep eder ve kullanıcı cihazı ile merkezi sunucu arasındaki iletişim süresi iyi bir kullanıcı deneyimi için çok yavaş olabilir. Bunu aşmak için model son kullanıcı cihazına yerleştirilebilir, ancak bu durumda sürekli öğrenme zorlaşır çünkü modeller eksiksiz bir veri kümesi üzerinde eğitilir ve son kullanıcı cihazının bu verilere erişimi yoktur.
Geleneksel makine öğreniminin bir diğer zorluğu ise, kullanıcı verilerinin eğitim için merkezi bir konumda toplanmasıdır; bu durum belirli ülkelerin gizlilik politikalarını ihlal edebilir ve verileri ihlallere karşı daha savunmasız hale getirebilir.
Federasyon tabanlı öğrenme, son kullanıcı cihazlarındaki yerel veriler aracılığıyla sürekli öğrenmeyi mümkün kılarak ve kullanıcı verilerinin cihazda kalmasını sağlayarak bu zorlukların üstesinden gelir.
Son zamanlarda, birleşik öğrenme , işletmelerin temel modelleri (Llama 3, Mistral veya Gemini gibi) verilerin kendisini ifşa etmeden özel verilere uyarladığı birleşik ince ayarın da temel taşı haline geldi .
Federasyonlu öğrenmenin zorlukları
Yatırım gereksinimleri
Federasyon tabanlı öğrenme modelleri, düğümler arasında sık iletişim gerektirebilir. Bu da depolama kapasitesi ve yüksek bant genişliğinin sistem gereksinimleri arasında yer aldığı anlamına gelir.
Veri gizliliği
- Federasyonlu öğrenmede veriler tek bir varlık/sunucuda toplanmadığı için veri gizliliği önemli bir konudur; veri toplama ve analiz için birden fazla cihaz kullanılır. Bu durum saldırı yüzeyini artırabilir.
- Merkezi sunucuya yalnızca modeller iletilse de (ham veriler değil), modeller tersine mühendislik yöntemiyle incelenerek istemci verileri tespit edilebilir.
Performans sınırlamaları
- Veri heterojenliği: Federasyonlu öğrenmede daha iyi bir model oluşturmak için çeşitli cihazlardan elde edilen modeller birleştirilir. Cihaza özgü özellikler, bazı cihazlardan elde edilen modellerin genelleştirilebilirliğini sınırlayabilir ve modelin bir sonraki sürümünün doğruluğunu azaltabilir.
- Dolaylı bilgi sızıntısı : Araştırmacılar, federasyon üyelerinden birinin, ortak küresel modele gizli arka kapılar yerleştirerek diğerlerine kötü niyetli bir şekilde saldırabileceği durumları ele aldılar.
- Federasyonlu öğrenme, nispeten yeni bir makine öğrenme yöntemidir. Performansını iyileştirmek için yeni çalışmalar ve araştırmalar gerekmektedir.
Merkezileşme
Federasyonlu öğrenmede hala bir dereceye kadar merkezileşme mevcuttur; burada merkezi bir model, yeni bir model oluşturmak için diğer cihazların çıktısını kullanır. Araştırmacılar, sıfır güvene dayalı federasyonlu öğrenme modelleri oluşturmak için blok zinciri tabanlı federasyonlu öğrenmeyi (BlockFL) ve diğer yaklaşımları kullanmayı önermektedir.
Federasyon tabanlı öğrenmeye alternatifler nelerdir?
Federasyon tabanlı öğrenme gizlilik avantajları sunarken, sınırlamalarını gidermek ve çeşitli senaryolara uyum sağlamak için birçok alternatif yaklaşım ve çerçeve geliştirilmiştir. İşte bazı alternatifler:
Merkezi veya geleneksel makine öğrenimi
Merkezi bir makine öğrenimi sisteminde, farklı kaynaklardan gelen tüm veriler toplanır ve bulut sunucusu veya şirket veri merkezi gibi tek bir yerde depolanır. Model daha sonra bu birleştirilmiş veri seti kullanılarak eğitilir.
Başlıca özellikler:
- Model, mevcut tüm verilere doğrudan erişime sahiptir.
- Veri ön işleme ve model eğitimi merkezi bir sunucuda gerçekleşir.
- Müşteriler veya veri sahipleri, verilerini analiz için merkezi sisteme aktarırlar.
Avantajlar:
- Eğitim süreci yönetimi ve takibi daha kolaydır.
- Tüm kayıtlar tek bir yerde bulunduğu için veri tutarlılığı kolaylıkla sağlanır.
- Model performansı, tüm veri varyasyonlarına tam erişimden fayda sağlayabilir.
Sınırlamalar:
- Veri aktarımı yasa veya şirket politikasıyla kısıtlandığında gizlilik ve uyumluluk sorunları ortaya çıkabilir.
- Tek bir hata noktası, sunucuda arıza yaşanması veya güvenlik ihlali durumunda tüm sistemi çökertebilir.
- Büyük veri kümelerinin aktarılması, bant genişliği kullanımını ve işlem maliyetlerini artırabilir.
Bu yaklaşım, gizliliğin önemli bir endişe kaynağı olmadığı ve tüm verilerin düzenleyici çatışmalar olmaksızın güvenli bir şekilde merkezileştirilebildiği durumlarda en uygundur.
Güvenli çok taraflı hesaplama
Güvenli çok taraflı hesaplama (SMPC), birden fazla tarafın kendi veri kümelerini ifşa etmeden ortak bir fonksiyonu hesaplamasına olanak tanıyan bir kriptografik tekniktir. Her katılımcı kendi verilerini şifreler ve hesaplama, yalnızca nihai model çıktısını gösterecek şekilde ilerler.
Başlıca özellikler:
- Taraflar, ham verileri gizli tutarken bir modeli eğitmek için işbirliği yaparlar.
- Gizli paylaşım ve homomorfik şifreleme gibi kriptografik teknikler yaygın olarak kullanılmaktadır.
- Katılımcıların hiçbiri veri setinin tamamına erişemez.
Avantajlar:
- Eğitim sürecinin tamamı boyunca hassas verileri korur.
- Verilerin paylaşılamadığı durumlarda bile kuruluşların model geliştirme konusunda işbirliği yapmasına olanak tanır.
- GDPR gibi gizlilik düzenlemelerine uyumluluğu artırır.
Sınırlamalar:
- Kriptografik işlemler nedeniyle hesaplama gereksinimleri yüksektir.
- Taraflar arasındaki iletişim yavaş olabilir ve bu da ölçeklenebilirliği etkileyebilir.
- Uygulama karmaşıklığı, katılımcı sayısı arttıkça artar.
SMPC, güçlü gizlilik gereksinimlerinin bulunduğu ve güvenli bir hesaplama altyapısının mevcut olduğu durumlarda uygundur.
Diferansiyel gizlilik
Diferansiyel gizlilik (DP), bir veri kümesindeki hiçbir veri noktasının analiz sonrasında ayırt edilememesini veya çıkarılamamasını sağlar. Bunu, eğitim verilerine veya model güncellemelerine kontrollü rastgelelik, genellikle gürültü şeklinde, ekleyerek başarır.
Başlıca özellikler:
- Gizlilik, epsilon (ε) adı verilen bir parametre kullanılarak matematiksel olarak ölçülür.
- Bu yöntem, genel veri kümesi paylaşıldığında bile bireylerin veri katkılarını korur.
- Hem merkezi hem de dağıtık sistemlere uygulanabilir.
Avantajlar:
- Ölçülebilir düzeyde gizlilik koruması sunar.
- Federasyonlu öğrenme gibi diğer öğrenme teknikleriyle birleştirilebilir.
- Verilerin yeniden tanımlanması riskini sınırlandırır.
Sınırlamalar:
- Aşırı gürültü, model doğruluğunu azaltabilir.
- Doğru gizlilik bütçesini (ε) seçmek dikkatli ayarlama gerektirir.
- Tek başına dağıtık koordinasyon veya hesaplama konusunu ele almaz.
Diferansiyel gizlilik, veri kullanışlılığı ve gizlilik koruması arasında denge kurmaya ihtiyaç duyan kuruluşlar için uygundur.
Dedikodu veya akranlar arası öğrenme
Eşler arası öğrenme olarak da bilinen dedikodu yoluyla öğrenme, merkezi bir sunucuya olan ihtiyacı ortadan kaldırır. Her düğüm veya istemci yerel bir model eğitir ve güncellemeleri doğrudan komşu düğümlerle paylaşır. Zamanla, bu güncellemeler ağ üzerinden yayılır ve modeller yakınsar.
Başlıca özellikler:
- Düğümler, merkezi bir toplayıcı yerine yerel olarak eşleriyle iletişim kurar.
- Model parametreleri veya gradyanlar merkezi olmayan bir şekilde paylaşılır.
- Öğrenme, ağ genelinde eşzamansız olarak gerçekleşir.
Avantajlar:
- Merkezi bir koordinatör olmadığı için tek bir arıza noktası da söz konusu değil.
- Nesnelerin interneti (IoT) veya uç ortamlar gibi dinamik ağlarda etkili bir şekilde çalışabilir.
- Güvenilir bir merkezi kuruluşa olan bağımlılığı azaltır.
Sınırlamalar:
- Rastgele eşler arası iletişim nedeniyle iletişim yükü artabilir.
- Merkezi toplama işlemine kıyasla yakınsama daha yavaş olabilir.
- Tamamen merkeziyetsiz sistemlerde izleme ve kontrol daha zordur.
Bu yaklaşım, merkezi bir sunucunun sürdürülemeyeceği veya güvenilemeyeceği dağıtık sistemler için etkilidir.
Bölünmüş öğrenme
Bölünmüş öğrenme, bir makine öğrenme modelini iki veya daha fazla bölüme ayırır. İlk bölüm, yerel veriler kullanılarak istemci cihazda eğitilir ve çıktısı (etkinleştirmeler) kalan eğitimi tamamlayan bir sunucuya gönderilir.
Başlıca özellikler:
- Model, istemciler ve merkezi bir sunucu arasında bölümlendirilmiştir.
- Müşteriler asla ham verileri paylaşmaz; yalnızca ara çıktılar iletilir.
- Sistem, eğitim sırasında istemci ve sunucu arasında koordinasyon gerektirir.
Avantajlar:
- Modelin yalnızca bir kısmını eğiterek istemciler üzerindeki hesaplama yükünü azaltır.
- Ham veriler yerel kaldığı için bir dereceye kadar veri gizliliği sağlar.
- Mevcut bulut altyapısıyla entegre edilebilir.
Sınırlamalar:
- Ara aktivasyonlar, ele geçirildikleri takdirde yine de bazı veri bilgilerini ortaya çıkarabilir.
- İstemci ve sunucu arasında istikrarlı bir iletişim gerektirir.
- Derin veya çok katmanlı modellerde uygulama karmaşıklığı artar.
Bölünmüş öğrenme, sınırlı istemci kaynaklarına sahip ortamlar veya gizlilik kısıtlamaları nedeniyle verilerin tam olarak paylaşılmasının mümkün olmadığı durumlar için uygundur.
Transfer öğrenimi ve model damıtma
Aktarım öğrenimi ve model damıtma, doğrudan veri paylaşımı olmadan işbirliğini mümkün kılar. Her kuruluş veya cihaz kendi modelini yerel olarak eğitir ve daha sonra merkezi bir model, bu bireysel modellerin iç parametrelerinden ziyade çıktılarından veya tahminlerinden öğrenir.
Başlıca özellikler:
- Bilgi, model ağırlıklarının tamamı üzerinden değil, tahminler yoluyla aktarılır.
- Küresel model, tüm katılımcıların ortak deneyimi kullanılarak geliştirilmektedir.
- Yerel modeller bağımsız kalır ve uzmanlaşmaya devam edebilir.
Avantajlar:
- Sadece özetlenmiş bilgileri paylaşarak iletişim hacmini azaltır.
- Katılımcılar arasında model mimarilerinde esneklik sağlar.
- Farklı veri kaynaklarıyla bile makul bir performans elde edilebilir.
Sınırlamalar:
- Damıtma işlemi sırasında bazı bilgi kayıpları meydana gelir.
- Küresel model kalitesi, yerel modellerin doğruluğuna bağlıdır.
- Federasyon tabanlı öğrenmenin koordineli senkronizasyonundan yoksundur.
Bu yöntem, müşteri verilerinin oldukça çeşitli olduğu veya müşterilerin farklı model türleri kullandığı durumlarda pratiktir.
Hibrit veya birleşik mimariler
Hibrit sistemler, belirli zorlukların üstesinden gelmek için çeşitli gizlilik koruma yöntemlerinden unsurları bir araya getirir. Örnekler arasında diferansiyel gizlilikle birleştirilmiş federasyonlu öğrenme, güvenli çok taraflı hesaplama veya bölgesel toplayıcıların merkezi bir sunucuyla iletişim kurduğu hiyerarşik mimariler yer alır.
Başlıca özellikler:
- Sistemin farklı katmanları veya modülleri farklı gizlilik teknikleri kullanır.
- Ölçeklenebilirlik için bölgesel veya kademeli toplama da içerebilir.
- Genellikle düzenleyici ve performans gereksinimlerini karşılayacak şekilde uyarlanır.
Avantajlar:
- Gizlilik, doğruluk ve hesaplama maliyeti arasında denge kurmada esneklik sunar.
- Büyük ölçekli veya coğrafi olarak dağıtılmış veri kaynaklarını işleyebilir.
- Kuruluşların mimarilerini belirli kısıtlamalara göre özelleştirmelerini sağlar.
Sınırlamalar:
- Birden fazla bileşen arasındaki etkileşimler nedeniyle uygulama karmaşıktır.
- Sistem bakımı ve hata ayıklaması ileri düzey uzmanlık gerektirir.
- İletişim protokolleri karmaşık ve kaynak yoğun hale gelebilir.
Hibrit yaklaşımlar, farklı yasal ve teknik koşullar altında birden fazla veri setini yönetmesi gereken büyük kuruluşlar için pratiktir.
Çözüm
Sağlık hizmetlerinden otonom araçlara, mobil uygulamalardan akıllı üretime kadar, birleşik öğrenme, kuruluşların gizliliği veya mevzuat uyumluluğunu tehlikeye atmadan çeşitli veri kümelerinden yararlanmalarını sağlar.
Federasyon tabanlı öğrenme, sunduğu vaatlere rağmen, altyapı gereksinimleri, model tersine çevirme yoluyla ortaya çıkan gizlilik açıkları ve veri heterojenliğinden kaynaklanan sınırlamalar da dahil olmak üzere zorluklar da içermektedir.
Ancak, devam eden araştırmalar ve dedikodu öğrenimi, diferansiyel gizlilik ve merkezi olmayan çerçeveler gibi tamamlayıcı yaklaşımlar, bu alanı hızla geliştiriyor. Bu yenilikler olgunlaştıkça, birleşik öğrenme, çeşitli sektörlerde etik, güvenli ve ölçeklenebilir yapay zekanın geliştirilmesinde merkezi bir rol oynamaya hazırlanıyor.
Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.