Federated Learning (FL). Budowanie agentów AI.
01.01.2025 | admin

Federated Learning (FL) to zdecentralizowana metoda uczenia maszynowego, która pozwala trenować modele AI na danych pochodzących z wielu różnych urządzeń lub lokalizacji, bez konieczności przesyłania tych danych do centralnego serwera.
Jak działa Federated Learning?
-
Dystrybucja modelu
Centralny serwer udostępnia wstępnie zainicjowany model AI na urządzenia (np. smartfony, czujniki IoT) uczestniczące w procesie uczenia. -
Lokalne uczenie
Każde urządzenie trenuje model na swoich lokalnych danych, które pozostają na urządzeniu. -
Agregacja wyników
Zamiast przesyłać dane, urządzenia przesyłają zaktualizowane wagi modelu (lub inne parametry uczenia) do centralnego serwera. -
Aktualizacja globalnego modelu
Centralny serwer agreguje przesłane wagi z wielu urządzeń, aktualizując globalny model. Proces ten jest powtarzany w cyklach, aż model osiągnie pożądaną jakość.
Zastosowania Federated Learning
- Mobilne aplikacje
Optymalizacja modeli w aplikacjach mobilnych, np. klawiaturach predykcyjnych (Google Gboard), bez przesyłania prywatnych danych użytkowników. - Opieka zdrowotna
Trenowanie modeli AI na danych medycznych z różnych szpitali, przy zachowaniu prywatności pacjentów. - IoT (Internet of Things)
Optymalizacja modeli na urządzeniach IoT, takich jak smartwatche czy inteligentne domy. - Finanse
Wykorzystanie danych transakcyjnych z różnych oddziałów banku do przewidywania oszustw finansowych bez naruszania regulacji dotyczących ochrony danych.
Zalety Federated Learning
- Prywatność danych
Dane nigdy nie opuszczają urządzeń, co zmniejsza ryzyko naruszenia prywatności. - Zgodność z regulacjami
Ułatwia przestrzeganie przepisów, takich jak RODO, które wymagają ochrony danych osobowych. - Efektywność
Redukuje potrzebę przesyłania dużych ilości danych przez sieć. - Rozproszone zasoby obliczeniowe
Wykorzystuje moc obliczeniową wielu urządzeń, co zmniejsza obciążenie centralnych serwerów.
Wyzwania Federated Learning
- Heterogeniczność danych
Dane na różnych urządzeniach mogą być nierówne pod względem jakości i rozkładu. - Zasoby obliczeniowe
Urządzenia klienckie, takie jak smartfony, mają ograniczoną moc obliczeniową i energię. - Komunikacja
Wymaga niezawodnego przesyłania parametrów modelu między urządzeniami a serwerem. - Bezpieczeństwo
Aktualizacje modelu mogą być podatne na ataki, takie jak złośliwe modyfikacje parametrów.
Federated Learning to ważna technologia w kontekście uczenia maszynowego, szczególnie w obszarach wymagających ochrony prywatności i decentralizacji danych.
Tworzymy zaawansowane ekosystemy Agentów AI i Multi-Agentów, które pomagają optymalizować procesy, efektywnie zarządzać danymi i wspierać decyzje. Nasze dedykowane rozwiązania, projektowane zarówno z wykorzystaniem platform Low/No-Code, jak i technologii szytych na miarę, integrują się z istniejącymi systemami, zwiększając ich funkcjonalność i wydajność.
Oferujemy również konsulting w zakresie projektowania i wdrażania Agentów AI, dostarczając wsparcie na każdym etapie realizacji projektu