Federated Learning (FL) is een methode binnen machine learning waarbij modellen worden getraind op gedistribueerde data, zonder dat deze data centraal wordt opgeslagen. In plaats van ruwe data te verzamelen op één locatie, traint Federated Learning lokale modellen op verschillende apparaten of servers en combineert vervolgens alleen de modelupdates. Dit verhoogt de privacy en beveiliging van gevoelige gegevens, terwijl gezamenlijke kennisopbouw mogelijk blijft.

Werking

Het proces van Federated Learning verloopt in drie hoofdfasen:

1. Initiatie: een centrale server stuurt een globaal model naar meerdere apparaten (clients).
2. Lokale training: elk apparaat traint het model met zijn eigen lokale data. De data zelf blijft op het apparaat.
3. Aggregatie: de lokale modelupdates worden teruggestuurd naar de centrale server, waar ze worden gecombineerd tot een verbeterd globaal model.

De meest gebruikte aggregatiemethode is Federated Averaging (FedAvg), waarbij de gewichten van de lokale modellen worden gemiddeld op basis van het aantal trainingsvoorbeelden per client.

Kenmerken

• Privacybescherming: ruwe data verlaat het apparaat nooit.
• Gedecentraliseerde training: meerdere bronnen dragen bij zonder dat data gedeeld hoeft te worden.
• Efficiënt gebruik van data: zelfs data die niet mag worden opgeslagen of gedeeld kan bijdragen aan modelverbetering.
• Communicatie-intensief: vereist herhaalde uitwisseling van modelparameters tussen server en clients.
• Veiligheid: kwetsbaar voor aanvallen zoals model inversion of poisoning, tenzij aanvullende beveiligingslagen worden toegepast.

Toepassingen

Federated Learning wordt toegepast in situaties waar dataprivacy essentieel is of waar data verspreid is over vele apparaten:

• Mobiele apparaten: personalisatie van toetsenborden en stemassistenten zonder gebruikersdata te uploaden (zoals bij Google Gboard).
• Gezondheidszorg: training van medische AI-modellen op ziekenhuisdata zonder patiëntgegevens te delen.
• Financiële sector: detectie van fraude met behoud van vertrouwelijke klantinformatie.
• Internet of Things (IoT): modellen trainen op gedistribueerde sensordata.
• Edge computing: samenwerking tussen apparaten aan de rand van het netwerk zonder centrale dataverzameling.

Uitdagingen

• Heterogeniteit: verschillen in data, hardware en netwerkverbindingen tussen clients bemoeilijken training.
• Beveiliging: risico op lekken van informatie via modelupdates.
• Communicatiekosten: voortdurende synchronisatie kan traag of duur zijn.
• Schaalbaarheid: het coördineren van duizenden apparaten is complex.
• Evaluatie: moeilijk om prestaties uniform te meten zonder centrale dataset.

Samenvatting

Federated Learning maakt het mogelijk om samen te leren zonder data te delen. Door training te decentraliseren, wordt de privacy van gebruikers beschermd terwijl modellen toch profiteren van gezamenlijke kennis. De technologie is vooral relevant in sectoren met hoge privacy-eisen, zoals gezondheidszorg en financiën. Hoewel communicatie en beveiliging uitdagingen blijven, is Federated Learning een sleuteltechnologie in de toekomst van privacybewuste AI.

Bron: Blackbirds.ai — AI & Data Consultancy