Введение. Растущая распространенность устройств Интернета вещей и необходимость обработки и анализа больших наборов данных в режиме реального времени привели к развитию двух новых областей исследований — федеративного обучения и периферийного интеллекта. Эти области связаны с разработкой новых решений для решения проблем, связанных с конфиденциальностью и безопасностью данных, а также ограничениями пропускной способности. Федеративное обучение предполагает обучение моделей машинного обучения на распределенных наборах данных, тогда как периферийный интеллект фокусируется на обработке данных ближе к границе сети, уменьшая задержку и улучшая общую производительность. В этом блоге мы подробно рассмотрим концепции федеративного обучения и Edge Intelligence, их преимущества и то, как они совершают революцию в области машинного обучения.
Федеративное обучение. Федеративное обучение — это децентрализованный подход к машинному обучению, который позволяет нескольким устройствам совместно работать над обучением модели без обмена необработанными данными. Этот подход особенно полезен в сценариях, где данные конфиденциальны и не могут быть отправлены на центральный сервер для обучения. Федеративное обучение обеспечивает конфиденциальность и безопасность данных, поскольку необработанные данные никогда не покидают устройство, а на центральный сервер отправляются только обновления модели. Этот подход также снижает стоимость передачи данных и позволяет анализировать большие наборы данных в реальном времени.
Федеративное обучение может применяться в различных областях, таких как здравоохранение, финансы и электронная коммерция. Например, федеративное обучение можно использовать для обучения моделей машинного обучения выявлению заболеваний без ущерба для конфиденциальности данных пациентов. Другой вариант использования — персонализированные рекомендации на платформах электронной коммерции, где модель обучается на данных о поведении пользователей без раскрытия конфиденциальных данных.
Edge Intelligence: Edge Intelligence — это новая парадигма обработки и анализа данных на границе сети, ближе к источнику. Это приближает возможности вычислений и хранения к устройствам Интернета вещей, уменьшая необходимость передачи данных на центральные серверы. Этот подход уменьшает задержку и повышает общую производительность, что делает его особенно полезным для приложений реального времени, таких как беспилотные автомобили, дополненная реальность и промышленная автоматизация.
Edge Intelligence достигается за счет развертывания небольших вычислительных устройств, таких как микроконтроллеры, пограничные серверы и шлюзы, которые отвечают за обработку и анализ данных на границе сети. Эти устройства также могут запускать алгоритмы машинного обучения, что позволяет им принимать решения и прогнозировать в режиме реального времени. Edge Intelligence также обеспечивает конфиденциальность и безопасность данных, поскольку данные обрабатываются локально, а на центральный сервер отправляется только необходимая информация.
Вывод: федеративное обучение и Edge Intelligence — это две новые области исследований, которые произвели революцию в области машинного обучения. Эти подходы позволяют обрабатывать и анализировать большие наборы данных в режиме реального времени, сокращают задержки и обеспечивают конфиденциальность и безопасность данных. Федеративное обучение обеспечивает совместную работу над обучением моделей без обмена необработанными данными, а Edge Intelligence обрабатывает данные ближе к границе сети, уменьшая необходимость передачи данных на центральные серверы. Потенциальные применения этих подходов обширны и могут применяться в различных областях, таких как здравоохранение, финансы и электронная коммерция.
Ресурсы для изучения:
- Федеративное обучение для прогнозирования клавиатуры мобильных устройств от Google Research: **https://ai.googleblog.com/2017/04/federated-learning-collaborative.html**
- Edge Intelligence: прокладывая путь для продвинутых приложений Интернета вещей от IBM: **https://www.ibm.com/blogs/internet-of-things/edge-intelligence-iot/**
- Федеративное обучение: проблемы, методы и будущие направления, автор arXiv: **https://arxiv.org/abs/1908.07873**
- Интеллектуальные системы реального времени: периферийные вычисления, машинное обучение и Интернет вещей, автор edX: **https://www.edx.org/course/real-time-intelligent-systems-edge-computing-ml-and-iot* *