En este artículo vamos a desglosar el concepto de Federated learning, un método para entrenar modelos de IA que se trata de mantener tus datos sensibles justo donde deberían estar, contigo. Ahora, las aplicaciones de IA como los chatbots, los sistemas de recomendación y los filtros de spam, todos son muy exigentes en cuanto a datos y se les ha alimentado con toneladas de ejemplos y montañas de información que utilizan para aprender sus tareas específicas y construir un modelo de IA.
Índice
Cómo funciona Federated learning
Normalmente, en el aprendizaje automático, recopilamos todos estos datos de diferentes fuentes y los llevamos a un lugar, todo esto reside en un servidor central y es allí donde tiene lugar el entrenamiento real del modelo. Federated learning da un giro a este proceso. En lugar de llevar los datos al modelo, llevamos el modelo a los datos.
Imaginemos que cada dispositivo, como un teléfono inteligente, una computadora portátil o un servidor, tiene su propia versión local de un modelo. Cada uno de ellos está informando a su propio modelo y este modelo aprende de los datos que están justo ahí en el dispositivo. Una vez que el modelo ha aprendido de los datos locales, envía solo las actualizaciones del modelo de vuelta al servidor central, no los datos brutos reales. Todo esto se envía al servidor central y luego ese servidor recopila todas estas actualizaciones de todos los dispositivos para crear lo que se llama el modelo global.
La razón por la que nos molestamos con este nivel de descentralización es porque este concepto fue presentado por primera vez por Google en 2023, en un momento en que la atención global se centraba en el uso y el abuso de datos personales. Las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos impulsaron la búsqueda de alternativas a los métodos tradicionales de entrenamiento centralizado de IA, dando origen al Federated learning.
Beneficios de Federated learning
Imaginemos un escenario en el que un grupo de empresas quiere colaborar en la construcción de un modelo para predecir tendencias de mercado, pero cada empresa tiene datos de ventas sensibles que quiere mantener privados. Cada empresa tiene acceso a un modelo global predictivo inicial que reside en un servidor central. En sus entornos individuales, cada empresa entrena instancias del modelo utilizando sus propios datos de ventas sensibles, ajustando y refinando su modelo en función de sus datos únicos.
Las empresas no comparten sus datos de ventas sensibles, en su lugar, solo comparten las actualizaciones que han realizado en el modelo. Estas actualizaciones no contienen datos de ventas brutos, pero reflejan los conocimientos adquiridos a partir de los datos. Las actualizaciones del modelo se envían de vuelta al servidor central, donde se integran en el modelo global. Este proceso iterativo continúa con cada empresa refinando el modelo en función de sus datos privados y compartiendo solo las actualizaciones del modelo.
A lo largo del tiempo, este modelo se vuelve cada vez más preciso en la predicción de las tendencias del mercado, aunque ninguna empresa tuvo que compartir sus datos sensibles. Cada empresa se beneficia de la inteligencia colectiva del grupo al tiempo que mantiene la privacidad de sus datos. Esto es esencialmente lo que representa el Federated learning: permitir el aprendizaje colaborativo a partir de las actualizaciones de modelos compartidos, al tiempo que se mantiene la distribución y privacidad de los datos reales.
Tres sabores de Federated learning
Podemos pensar en el Federated learning como algo que se divide en tres categorías. El Federated learning horizontal describe el ejemplo del modelo de predicción que acabamos de discutir, donde los conjuntos de datos eran similares, en este caso, todos eran datos de ventas. Otra categoría es el Federated learning vertical, donde en lugar de utilizar conjuntos de datos similares, se utilizan conjuntos de datos complementarios. Por ejemplo, se pueden utilizar reseñas de películas y libros para predecir las preferencias musicales de alguien. Y el tercer tipo es el Federated transfer learning, donde comenzamos con un modelo que ya ha sido entrenado para realizar una tarea y luego se adapta para hacer algo ligeramente diferente.
Aplicaciones de Federated learning
Las aplicaciones de Federated learning son amplias e impactantes. Solo pensemos en la industria de la salud, donde el Federated learning permite a las instituciones médicas entrenar de manera colaborativa sus modelos con sus datos sensibles, sin compartir los registros médicos reales, o cómo las instituciones financieras pueden mejorar sus mecanismos de detección de fraudes y sistemas de calificación crediticia sin comprometer la privacidad de los clientes.
Sin embargo, el Federated learning no está exento de desafíos. Existe el riesgo de ataques de inferencia, donde los adversarios pueden intentar extraer información sobre los datos a partir de las actualizaciones del modelo compartido. Para contrarrestar esto, los investigadores están explorando estrategias como la computación segura entre varias partes para garantizar la privacidad mediante la encriptación de las actualizaciones del modelo o agregando un grado de ruido a los datos para confundir a posibles atacantes.
Otros desafíos incluyen la eficiencia computacional, porque todo este trabajo se realiza localmente, y mantener la transparencia en el entrenamiento del modelo y crear incentivos para una participación veraz.
Resumen del artículo
| Concepto | Descripción |
|---|---|
| Federated learning | Método para entrenar modelos de IA que mantiene los datos sensibles distribuidos y privados, permitiendo el aprendizaje colaborativo a partir de las actualizaciones del modelo compartidas. |
| Tres sabores de Federated learning | Horizontal: modelos de predicción con conjuntos de datos similares. Vertical: modelos con conjuntos de datos complementarios. Transfer learning: adaptación de modelos ya entrenados para realizar tareas ligeramente diferentes. |
| Aplicaciones de Federated learning | Colaboración en la industria de la salud sin compartir registros médicos. Mejora de mecanismos de detección de fraudes y calificación crediticia en la industria financiera sin comprometer la privacidad de los clientes. |
| Desafíos de Federated learning | Riesgo de ataques de inferencia, eficiencia computacional, transparencia en el entrenamiento del modelo y creación de incentivos para una participación veraz. |
Preguntas frecuentes (FAQs)
1. ¿Cuál es la diferencia entre Federated learning y el aprendizaje centralizado tradicional?
En el Federated learning, el modelo se lleva a los datos, en lugar de llevar los datos al modelo. Esto permite que los datos sensibles se mantengan distribuidos y privados.
2. ¿Cómo se garantiza la privacidad en Federated learning?
Se utilizan técnicas como la computación segura entre varias partes para encriptar las actualizaciones del modelo o agregar ruido a los datos para confundir a los atacantes.
3. ¿Cuáles son los beneficios de Federated learning?
Federated learning permite el aprendizaje colaborativo sin comprometer la privacidad de los datos sensibles. También permite el uso de recursos de computación distribuida.
4. ¿En qué industrias se puede aplicar Federated learning?
Federated learning tiene aplicaciones en diversas industrias, como la salud, las finanzas y el comercio minorista, donde los datos sensibles deben mantenerse privados.
Esperamos que este artículo te haya dado una comprensión más clara de Federated learning y cómo este enfoque puede revolucionar la forma en que se entrenan los modelos de IA. Si tienes alguna pregunta, déjanos un comentario a continuación. No olvides darle like al artículo y suscribirte para recibir más contenido relacionado. ¡Gracias por leer!
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