Comprendre l'apprentissage par fusion : l'apprentissage fédéré One Shot

Dans cet article, nous allons découvrir l'apprentissage Fusion et connaître son fonctionnement, ses avantages et tous les autres paramètres. À mesure que la technologie évolue, nous sommes de plus en plus préoccupés par la confidentialité dans le domaine de l’apprentissage automatique. Auparavant, nous avions l'habitude de former les données sous une forme centralisée, ce qui est plus vulnérable à la confidentialité. Nous nous tournons donc vers l'apprentissage fédéré qui nous permet de former des modèles en collaborant et sans partager les données brutes, ce qui est une bonne technique en termes de confidentialité. Faisons connaissance avec l'apprentissage fédéré.

Apprentissage fédéré

Il s'agit d'un mécanisme décentralisé d'apprentissage automatique dans lequel nous effectuons la formation du modèle localement sur des appareils individuels et après la formation des données, chaque appareil partagera les mises à jour du modèle avec le serveur centralisé. Ce serveur supprimera toutes les mises à jour et permettra d'entraîner le modèle global. Ainsi, en utilisant cette technique, les données seront dans l'appareil et l'appareil n'échangera que le paramètre du modèle avec le serveur central. Mais cela nécessite plusieurs communications entre l’appareil et le serveur central, ce qui entraîne des coûts et du temps élevés.

Apprentissage fusionnel

Ceci est également appelé The One Shot Federated Learning. Fusion Learning est une nouvelle approche de l’apprentissage fédéré qui permet de relever les défis et les inconvénients de l’apprentissage fédéré. Il combine les atouts de l’apprentissage fédéré avec les techniques de distillation des connaissances. Ainsi, là où l'apprentissage fédéré utilisait plusieurs cycles de communication, l'apprentissage Fusion ne nécessiterait qu'un seul cycle de communication entre l'appareil et le serveur central.

Fonctionnement de l'apprentissage par fusion

• Le serveur central initialise d'abord le modèle global qui est pré-entraîné sur un grand ensemble de données.

• Chaque appareil entraîne séparément un modèle local basé sur ses propres données, puis, comme indiqué ci-dessus, les paramètres des modèles d'appareils locaux sont compressés en une représentation compacte à l'aide de la première méthode de travail également appelée distillation des connaissances, puis envoyés au serveur central.

• Le serveur central collecte ensuite les mises à jour de tous les appareils à l'aide de diverses techniques d'agrégation telles que la moyenne pondérée, puis met à jour le modèle global.

• Une fois toutes les étapes terminées, le modèle global mis à jour sera diffusé sur tous les appareils.

L'apprentissage fusion présente de nombreux avantages par rapport à l'apprentissage fédéré

• Nous pouvons utiliser l'apprentissage par fusion avec un appareil dont les ressources de stockage ou de calcul sont limitées.

• Performances améliorées – Fusion Learning permet aux appareils d'utiliser les connaissances du modèle global, ce qui a ajouté une amélioration de la précision du modèle.

• L'apprentissage par fusion est plus sécurisé car il s'agit d'une avancée de l'apprentissage fédéré et il ne partage pas non plus les données entre les appareils.

• Nous pouvons utiliser cette méthode d'apprentissage pour entraîner des modèles sur des données sensibles.

En parlant de sécurité, Fusion Learning résume les caractéristiques de préservation de la confidentialité de Federated Learning. Il ne partage jamais les données brutes avec d'autres appareils. De plus, la méthode de distillation des connaissances est utilisée pour protéger la confidentialité des modèles locaux qui sont des modèles d'appareils en compressant les informations avant de les envoyer au modèle central du serveur.

Application de l'apprentissage par fusion

Il existe diverses applications de l'apprentissage par fusion, voici quelques-unes des applications de l'apprentissage par fusion -

• Dans Classification d'images - Nous utilisons l'apprentissage par fusion pour améliorer la précision des modèles de classification d'images. Nous combinons les sorties de plusieurs modèles en un seul, ce qui devient utile pour les tâches où les données varient beaucoup, par exemple la classification d'images d'animaux ou de plantes.

• Traitement du langage naturel - L'apprentissage par fusion est également utilisé pour améliorer la précision des modèles de traitement du langage naturel (NLP). Ce qu'il fait, c'est qu'il combine les sorties de plusieurs modèles en un seul, comme nous le faisons dans la classification d'images. L'apprentissage par fusion est très utile pour les tâches où les données sont très ambiguës, par exemple l'analyse des sentiments ou la traduction automatique.

• Internet des objets (IoT) - Nous utilisons le concept d'apprentissage Fusion pour former les modèles localement et partager les connaissances sur les résultats afin de créer de meilleurs modèles globaux tout en préservant la confidentialité des utilisateurs.

• Soins de santé – Nous utilisons l'apprentissage Fusion pour améliorer la précision des modèles utilisés pour le diagnostic médical. Il prédit d’abord la sortie du modèle, puis combine la sortie du modèle multiple. Ceci est très utile pour les tâches où les données varient beaucoup, par exemple le modèle utilisé pour diagnostiquer le cancer ou les maladies cardiaques.

• Robotique – L'apprentissage par fusion peut être utilisé pour améliorer la précision des modèles robotiques en combinant les sorties de plusieurs capteurs. Ceci est particulièrement utile pour les tâches où il y a beaucoup d'incertitude dans l'environnement, par exemple naviguer dans une pièce encombrée.

• Finance – Nous pouvons utiliser l'apprentissage Fusion dans les institutions financières pour améliorer les modèles de détection de fraude sans compromettre les données des clients.

Nous avons donc découvert le Fusion Learning, une technique très puissante utilisée pour améliorer la précision d’une variété de tâches d’apprentissage automatique. Fusion Learning, également connu sous le nom de One Shot Federated Learning et parlant des aspects de sécurité de la formation du modèle, il est largement utilisé car il ne partage pas les données brutes des appareils avec d'autres appareils et il réduit également la communication à plusieurs tours à un seul tour, ce qui améliore les performances du modèle. À mesure que la technologie se développera, nous pouvons nous attendre à ce qu’elle joue un rôle crucial en termes de confidentialité pour diverses applications d’apprentissage automatique. Vous pouvez également utiliser le concept de ce modèle et l'appliquer à votre modèle ML.