Federated Learning: راهی نوین برای حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین

در دنیای امروز، با توجه به پیشرفت‌های چشمگیر دیپ‌لرنینگ و نیاز به داده، داده‌ها به عنوان منبع اصلی ارزش و نوآوری محسوب می‌شوند. با این حال، نگرانی‌های فزاینده‌ای درباره حریم خصوصی افراد و محافظت از داده‌های حساس وجود دارد. یکی از راهکارهای نوین و جذاب که در سال‌های اخیر مورد توجه قرار گرفته است، Federated Learning است.

Federated Learning چیست؟

Federated Learning یک روش نوآورانه در حوزه یادگیری ماشین است که در آن مدل‌ها به جای انتقال داده‌ها به یک سرور مرکزی، به‌صورت توزیع‌شده و در دستگاه‌های محلی (مانند گوشی‌های هوشمند) آموزش داده می‌شوند. به عبارت دیگر، به‌جای اینکه داده‌های شما به سرورهای مرکزی ارسال شوند، مدل‌ها به‌صورت محلی روی دستگاه شما به‌روزرسانی می‌شوند و سپس فقط نتایج آموزش (و نه خود داده‌ها) به سرور مرکزی ارسال می‌شود.

این رویکرد امکان یادگیری از داده‌های گسترده و متنوع را فراهم می‌کند، بدون اینکه نیاز به انتقال و ذخیره داده‌های حساس در یک مکان متمرکز باشد. این امر به‌طور خاص در صنایعی مانند مراقبت‌های بهداشتی و مالی که حریم خصوصی داده‌ها بسیار حائز اهمیت است، بسیار مفید است.

مزایای Federated Learning

Federated Learning مزایای متعددی دارد که آن را به یک رویکرد جذاب و پرکاربرد تبدیل کرده است:

حفظ حریم خصوصی: مهم‌ترین مزیت Federated Learning این است که داده‌ها در دستگاه کاربر باقی می‌مانند. این بدان معناست که هیچ اطلاعات حساسی از دستگاه شما خارج نمی‌شود، که این امر می‌تواند خطرات نقض حریم خصوصی را به حداقل برساند.
کارآمدی پهنای باند: از آنجا که فقط به‌روزرسانی‌های مدل به سرور مرکزی ارسال می‌شود و نه داده‌های خام، میزان ترافیک شبکه به‌طور قابل توجهی کاهش می‌یابد. این امر به‌ویژه در مواقعی که پهنای باند محدود است یا دستگاه‌های متعددی در حال اتصال هستند، بسیار مؤثر است.
یادگیری از داده‌های متنوع: Federated Learning به مدل‌ها اجازه می‌دهد تا از داده‌های متنوع و گسترده‌ای که در دستگاه‌های مختلف کاربران وجود دارد، بهره ببرند. این تنوع داده‌ها می‌تواند به بهبود دقت و کارایی مدل‌ها کمک کند.
به‌روزرسانی‌های پیوسته: با Federated Learning، مدل‌ها می‌توانند به‌صورت پیوسته و مداوم با داده‌های جدید به‌روزرسانی شوند، بدون اینکه نیازی به بارگذاری مکرر داده‌ها به سرور مرکزی باشد.

چالش‌های Federated Learning

با وجود مزایای فراوان، Federated Learning با چالش‌هایی نیز همراه است. از جمله این چالش‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

هماهنگ‌سازی و همگام‌سازی: یکی از چالش‌های اصلی، همگام‌سازی به‌روزرسانی‌های مدل‌ها از دستگاه‌های مختلف است. به‌ویژه زمانی که داده‌ها بین دستگاه‌ها ناهمگن هستند، این هماهنگ‌سازی می‌تواند پیچیده شود.
امنیت به‌روزرسانی‌ها: در حالی که Federated Learning حریم خصوصی داده‌ها را حفظ می‌کند، اما همچنان نیاز به انتقال به‌روزرسانی‌های مدل به سرور مرکزی وجود دارد. این انتقال‌ها ممکن است هدف حملات سایبری قرار گیرند، بنابراین نیاز به روش‌های امنیتی قوی برای محافظت از این انتقال‌ها وجود دارد.
منابع محاسباتی محدود: دستگاه‌های محلی ممکن است از نظر قدرت محاسباتی و باتری محدود باشند. این امر می‌تواند چالشی برای آموزش مدل‌های پیچیده‌تر در محیط‌های Federated ایجاد کند.

کاربردهای Federated Learning

Federated Learning در طیف گسترده‌ای از کاربردها مورد استفاده قرار می‌گیرد. برای مثال:

مراقبت‌های بهداشتی: در بخش بهداشت، Federated Learning می‌تواند برای آموزش مدل‌های پیش‌بینی بیماری‌ها بدون نیاز به اشتراک‌گذاری داده‌های حساس بیماران بین مراکز درمانی مختلف استفاده شود.
تلفن‌های هوشمند: شرکت‌هایی مانند گوگل از Federated Learning برای بهبود عملکرد نرم‌افزارهای خود مانند کیبوردهای هوشمند استفاده می‌کنند. این کار باعث بهبود تجربه کاربری بدون نیاز به انتقال داده‌های کاربران به سرورهای مرکزی می‌شود.
خودروهای خودران: در صنعت خودرو، Federated Learning می‌تواند برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در خودروهای خودران با استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده از هزاران وسیله نقلیه استفاده شود، بدون اینکه نیاز به ارسال داده‌های خام به سرور مرکزی باشد.

نصب TensorFlow Federated

همان‌طور که میدانید، TensorFlow یک اکوسیستم کامل برای یادگیری عمیق بوده و Federated Learning را نیز پشتیبانی میکند. ابزار TensorFlow Federated (TFF) به شما این امکان را می‌دهد که یادگیری توزیع‌شده و محلی را با استفاده از TensorFlow انجام دهید. برای راه‌اندازی محیط خود و استفاده از TFF، چندین روش وجود دارد:

استفاده از Google Colaboratory: ساده‌ترین راه برای یادگیری و استفاده از TFF بدون نیاز به نصب، اجرای مستقیم آموزش‌های TFF در مرورگر خود با استفاده از Google Colab است.
نصب روی دستگاه محلی: اگر می‌خواهید TFF را روی دستگاه محلی خود اجرا کنید، می‌توانید بسته TFF را با استفاده از مدیر بسته pip در Python نصب کنید.
ساخت بسته TFF از منبع: اگر پیکربندی دستگاه خاصی دارید، می‌توانید بسته TFF را از منبع بسازید و استفاده کنید.

برای مطالعه مستندات نصب هر یک از این سه روش به لینک زیر مراجعه نمایید:

https://www.tensorflow.org/federated/install

نمای کلی TensorFlow Federated

این سند از سایت تنسرفلو به معرفی رابط‌هایی می‌پردازد که انجام وظایف Federated Learning مانند آموزش یا ارزیابی با مدل‌های یادگیری ماشین موجود که در TensorFlow پیاده‌سازی شده‌اند، را تسهیل می‌کنند. در طراحی این رابط‌ها، هدف اصلی این بوده که امکان آزمایش با Federated Learning بدون نیاز به دانستن جزئیات فنی فراهم شود و الگوریتم‌های Federated Learning پیاده‌سازی‌شده را بر روی مدل‌ها و داده‌های موجود بتوان ارزیابی کرد.

رابط‌های ارائه‌شده توسط این لایه شامل سه بخش اصلی هستند:

مدل‌ها:
کلاس‌ها و توابع کمکی که به شما اجازه می‌دهند مدل‌های موجود خود را برای استفاده در TFF بسته‌بندی کنید. بسته‌بندی یک مدل می‌تواند به سادگی فراخوانی یک تابع بسته‌بندی (مثلاً tff.learning.models.from_keras_model) باشد یا تعریف یک زیرکلاس از رابط tff.learning.models.VariableModel برای سفارشی‌سازی کامل.
سازندگان محاسبات Federated یا Federated Computation Builders:
توابع کمکی که محاسبات Federated را برای آموزش یا ارزیابی، با استفاده از مدل‌های موجود شما ایجاد می‌کنند.
داده‌ها:
مجموعه‌های آماده داده که می‌توانید آن‌ها را دانلود کرده و در پایتون برای شبیه‌سازی سناریوهای Federated Learning استفاده کنید. با اینکه Federated Learning برای استفاده با داده‌های غیرمتمرکز که نمی‌توانند به‌سادگی در یک مکان مرکزی دانلود شوند طراحی شده است، اما در مراحل تحقیق و توسعه، اغلب راحت است که آزمایش‌های اولیه را با استفاده از داده‌هایی که می‌توانند به‌طور محلی دانلود و مدیریت شوند، انجام دهیم، به‌ویژه برای توسعه‌دهندگانی که ممکن است تازه با این رویکرد آشنا شده باشند.

این رابط‌ها عمدتاً در فضای نام tff.learning تعریف شده‌اند، به‌جز مجموعه داده‌های تحقیقاتی و قابلیت‌های مربوط به شبیه‌سازی که در tff.simulation گروه‌بندی شده‌اند. این لایه با استفاده از رابط‌های سطح پایین‌تری که توسط Federated Core (FC) ارائه می‌شوند، پیاده‌سازی شده است که همچنین یک محیط اجرایی را فراهم می‌کند.

قبل از مطالعه مستندات مربوط به TensorFlow Federated، توصیه می‌کنیم که ابتدا آموزش یادگیری عمیق با Tensorflow را مطالعه کنید تا با مباحثی مانند طبقه بندی متن و تصویر آشنا شوید، زیرا بیشتر مفاهیم شرح‌داده‌شده در مستندات با استفاده از مثال‌های ملموس معرفی شده است.