O modelo federado representa uma inovação substancial na forma como os dados são coletados e os modelos de aprendizado de máquina são treinados.
Através do aprendizado federado, o desenvolvimento do aprendizado de máquina se beneficia de um treinamento mais acessível e que respeita a privacidade dos dados. Este artigo explora o conceito de aprendizagem federada, seu funcionamento, aplicações e as estruturas disponíveis para sua implementação.
O que é Aprendizagem Federada?
Fonte: Wikipédia
A Aprendizagem Federada introduz uma nova abordagem no treinamento de modelos de aprendizado de máquina. Ao contrário dos métodos tradicionais, onde os dados são centralizados em um único repositório, a aprendizagem federada adota um modelo descentralizado. Em vez de enviar dados para um local centralizado, os dispositivos (clientes) treinam modelos utilizando seus próprios dados, preservando assim a privacidade das informações.
Veja também: Uma análise dos principais modelos de aprendizado de máquina
Como Funciona a Aprendizagem Federada?
O processo de aprendizagem na abordagem federada é realizado através de uma série de etapas, que, em conjunto, geram o modelo final. Essas etapas são conhecidas como rodadas de aprendizagem, onde o modelo é progressivamente aprimorado. Cada rodada envolve as seguintes fases:
Uma Rodada de Aprendizagem Típica
Inicialmente, o servidor define o modelo a ser treinado e seus hiperparâmetros, como o número de rodadas, os nós clientes participantes e a proporção de nós a serem usados em cada rodada. Nesse estágio, o modelo também é inicializado com parâmetros iniciais, formando o modelo base.
Em seguida, os clientes recebem uma cópia do modelo base para treinamento. Esses clientes podem ser dispositivos móveis, computadores pessoais ou servidores. O treinamento do modelo é realizado com base em seus dados locais, garantindo a não divulgação de informações confidenciais.
Após o treinamento local, os clientes enviam suas atualizações para o servidor. O servidor, então, agrega essas atualizações para criar um novo modelo base. Dado que alguns clientes podem não ser confiáveis ou podem falhar em enviar suas atualizações, o servidor trata quaisquer erros ou inconsistências que possam surgir nesse processo.
Antes de reimplantar o modelo base, é crucial testá-lo. Como o servidor não armazena dados, o modelo é enviado de volta aos clientes para teste com base em seus dados locais. Se o desempenho for superior ao modelo base anterior, ele é adotado e utilizado.
Confira este guia detalhado sobre o funcionamento do aprendizado federado, elaborado pela equipe de aprendizado federado do Google AI.
Centralizado vs. Federado vs. Heterogêneo
Em uma configuração centralizada, um servidor controla todo o processo de aprendizado. Esse modelo é conhecido como Aprendizado Federado Centralizado.
Em contrapartida, o Aprendizado Federado Descentralizado promove uma coordenação direta entre os clientes, sem a necessidade de um servidor central.
Uma terceira configuração é o Aprendizado Heterogêneo, onde os clientes podem ter arquiteturas de modelos diferentes.
Vantagens da Aprendizagem Federada
- A principal vantagem do aprendizado federado é a preservação da privacidade dos dados. Os clientes compartilham apenas os resultados do treinamento, não os dados em si. Mecanismos adicionais podem ser implementados para garantir que os resultados agregados não possam ser rastreados até um cliente específico.
- A largura de banda da rede também é otimizada, pois não há transferência de grandes volumes de dados entre o cliente e o servidor. Em vez disso, os modelos são compartilhados.
- Os custos de treinamento também são reduzidos, pois o modelo aproveita o poder de processamento dos dispositivos dos clientes, eliminando a necessidade de hardware de treinamento caro. Além disso, o volume reduzido de dados não sobrecarrega os dispositivos dos clientes.
Desvantagens da Aprendizagem Federada
- O modelo depende da participação de vários nós, alguns dos quais podem não ser controlados pelo desenvolvedor. Essa dependência pode gerar instabilidade e incerteza na disponibilidade do hardware de treinamento.
- Os dispositivos dos clientes, normalmente telefones ou dispositivos semelhantes, não são tão poderosos quanto clusters de GPU, o que pode limitar a capacidade de treinamento de modelos complexos.
- O aprendizado federado também pressupõe que todos os nós são confiáveis e trabalharão para o bem comum. No entanto, alguns nós podem enviar atualizações incorretas, potencialmente afetando a qualidade do modelo.
Aplicações da Aprendizagem Federada
A capacidade de aprender preservando a privacidade torna o Aprendizado Federado uma solução ideal para diversas aplicações, incluindo:
- Previsão da próxima palavra em teclados de smartphones.
- Dispositivos IoT que treinam modelos localmente, de acordo com as necessidades do ambiente em que se encontram.
- Setores farmacêutico e de saúde.
- Setores de defesa, que podem treinar modelos sem a necessidade de compartilhar dados sensíveis.
Estruturas para Aprendizagem Federada
Existem diversas estruturas que facilitam a implementação de modelos de Aprendizagem Federada, incluindo NVFlare, FATE, Flower e PySft. Consulte este guia para uma análise comparativa dessas estruturas.
Conclusão
Este artigo ofereceu uma visão geral sobre o conceito de Aprendizado Federado, seu funcionamento, vantagens e desvantagens, bem como as aplicações e estruturas disponíveis.
Confira também este artigo sobre as melhores plataformas MLOps para treinar seus modelos de Machine Learning.