Föderiertes Lernen: Ein gründlicher Leitfaden für kollaborative KI

Föderiertes Lernen bietet eine Möglichkeit, KI-Modelle gemeinsam über verteilte Datensätze zu entwickeln, ohne den Datenschutz zu gefährden. Es ist eine Lösung für die Herausforderungen der Datensicherheit, der Einhaltung von Vorschriften und der Datenlokalisierung. Mit föderiertem Lernen können Unternehmen das Potenzial von Big Data maximieren und gleichzeitig die Datenschutzbestimmungen einhalten. 

In diesem Leitfaden erläutern wir die Grundprinzipien des föderierten Lernens, seine Umsetzungen und seine potenziellen Anwendungen in verschiedenen Branchen. Vom Gesundheitswesen und Finanzwesen bis hin zu mobilen Anwendungen und dem Internet der Dinge werden wir untersuchen, wie dieser kollaborative KI-Ansatz Modellleistung und Datenschutz in Einklang bringt. Wenn du ganz neu auf dem Gebiet bist, kannst du unseren Kurs "Maschinelles Lernen verstehen" besuchen, ohne dass du programmieren musst.

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Was ist föderales Lernen? 

Föderiertes Lernen ist ein innovatives Paradigma des maschinellen Lernens, das das Training von KI-Modellen in einem Netzwerk von dezentralen Geräten oder Servern ermöglicht. Dieser Ansatz ermöglicht es jedem Knotenpunkt, mit seinen lokalen Daten zum Lernprozess des Modells beizutragen, ohne dass diese Daten ausgetauscht oder zentralisiert werden müssen. Diese Methode ermöglicht kollaboratives Lernen, wobei die Rohdaten an der Quelle verbleiben und Datenschutz- und Sicherheitsbedenken berücksichtigt werden.

Vorteile des föderalen Lernens

Föderiertes Lernen unterscheidet sich von traditionellen zentralisierten Ansätzen des maschinellen Lernens. Bei herkömmlichen Methoden werden alle Trainingsdaten an einer zentralen Stelle für das Modelltraining gesammelt. Im Gegensatz dazu bringt das föderierte Lernen das Modell zu den Daten und nicht umgekehrt. Dieser dezentrale Charakter bietet mehrere entscheidende Vorteile:

1. Verbesserte Privatsphäre: Die Rohdaten verlassen nie ihren ursprünglichen Speicherort, was das Risiko von Datenschutzverletzungen oder unbefugtem Zugriff erheblich verringert.
2. Verbesserte Sicherheit: Durch die Lokalisierung der Daten minimiert das föderierte Lernen die Angriffsfläche für potenzielle Hacker.
3. Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Dieser Ansatz hilft Organisationen, Datenschutzbestimmungen wie die GDPR einzuhalten, die den grenzüberschreitenden Datenverkehr einschränken.
4. Reduzierte Datenübertragung: Die Minimierung der Notwendigkeit, große Datensätze zu verschieben, spart Bandbreite und verringert die Latenzzeit beim Modelltraining.

Föderiertes Lernen vs. Datenföderation

Obwohl sich das föderierte Lernen auf die verteilte Modellschulung konzentriert, weist es einige konzeptionelle Ähnlichkeiten mit der Datenföderation auf, einem anderen Ansatz zur Handhabung verteilter Daten. Beide Techniken zielen darauf ab, Erkenntnisse aus dezentralen Datenquellen abzuleiten, ohne die Rohdaten zu zentralisieren.

Während sich das föderierte Lernen darauf konzentriert, Modelle für maschinelles Lernen auf verschiedenen Geräten gemeinsam zu trainieren, ohne die Rohdaten zu teilen, und dann die Ergebnisse für jedes Modell zu aggregieren, bietet die Datenföderation einen zentralen Zugriff auf verteilte Daten. Um den breiteren Kontext der verteilten Datenverarbeitung zu verstehen, solltest du unseren Beitrag Was ist ein Datenverbund?

Wie funktioniert föderiertes Lernen?

Föderiertes Lernen funktioniert durch eine Reihe von koordinierten Schritten, die ein gemeinsames Modelltraining unter Wahrung des Datenschutzes ermöglichen. Dieser Prozess kann in drei Hauptphasen unterteilt werden: Initialisierung, lokales Training und Aggregation von Updates. Lass uns jede Phase im Detail untersuchen:

Initialisierungsphase

Der föderale Lernprozess beginnt mit der Initialisierungsphase:

1. Ein zentraler Server entwickelt ein erstes globales Modell. Dieses Modell dient als Ausgangspunkt für den föderalen Lernprozess.
2. Der Server verteilt dieses globale Modell an eine ausgewählte Gruppe von teilnehmenden Client-Geräten oder Servern. Diese Clients können Smartphones, IoT-Geräte oder lokale Server in verschiedenen Organisationen sein.
3. Zusammen mit dem Modell sendet der Server Anweisungen für das Training, einschließlich der Hyperparameter, der Anzahl der durchzuführenden lokalen Epochen und aller anderen relevanten Konfigurationsdetails.
4. Die Kunden erhalten das globale Modell und bereiten sich darauf vor, es auf ihren lokalen Daten zu trainieren.

Lokale Ausbildung

Sobald die Kunden das globale Modell erhalten haben, beginnt die lokale Trainingsphase:

1. Jedes Client-Gerät trainiert das Modell nur mit seinen lokalen Daten. Dies ist ein charakteristischer Aspekt des föderierten Lernens - die Rohdaten verlassen nie das Gerät.
2. Der Trainingsprozess auf jedem Gerät ähnelt dem traditionellen maschinellen Lernen, das Vorwärtsübergänge, Verlustberechnungen und Backpropagation zur Aktualisierung der Modellparameter beinhaltet.
3. Die Kunden führen eine bestimmte Anzahl von Trainingsepochen oder Iterationen durch, die in der Initialisierungsphase festgelegt wurden.
4. Nach Abschluss des lokalen Trainings berechnet jeder Client die Differenz zwischen den aktualisierten Modellparametern und den ursprünglichen globalen Modellparametern. Diese Differenz stellt die lokale Aktualisierung dar.

Aggregation von Updates

In der letzten Phase werden die lokalen Aktualisierungen zusammengefasst, um das globale Modell zu verbessern:

1. Die Clients senden ihre aktualisierten Modellparameter zurück an den zentralen Server. Wichtig ist, dass unter nur die Modellaktualisierungen übertragen werden, nicht aber die Rohdaten oder die vollständig trainierten lokalen Modelle.
2. Der zentrale Server empfängt Aktualisierungen von mehreren Clients und fasst sie zusammen, um ein neues globales Modell zu erstellen. Diese Aggregation erfolgt in der Regel durch einen Prozess, der als "federated averaging" bezeichnet wird, bei dem der Server einen gewichteten Durchschnitt aller Client-Updates berechnet.
3. Um den Datenschutz weiter zu verbessern, können in diesem Schritt Techniken wie sichere Aggregation oder differentieller Datenschutz angewendet werden. Diese Methoden bieten einen zusätzlichen Schutz, der es praktisch unmöglich macht, einzelne Beiträge aus dem aggregierten Update zurückzuentwickeln.
4. Der Server aktualisiert das globale Modell mit den aggregierten Änderungen und erstellt eine verbesserte Version, die aus verschiedenen Datenquellen gelernt hat, ohne direkt auf lokale Daten zuzugreifen.
5. Dieses neue globale Modell wird dann wieder an die Kunden verteilt, und der Prozess wiederholt sich ab der Initialisierungsphase für die nächste Trainingsrunde.

Durch diese iterativen Runden des lokalen Trainings und der globalen Aggregation wird das föderierte Lernmodell immer besser.

Arten von föderalem Lernen

Föderiertes Lernen umfasst verschiedene Ansätze, die jeweils auf bestimmte Szenarien und Herausforderungen beim verteilten maschinellen Lernen ausgerichtet sind. Während das Kernprinzip des Trainings von Modellen auf dezentralen Daten konstant bleibt, kann die Umsetzung variieren. Sehen wir uns die vier wichtigsten Arten des föderierten Lernens an:

Zentralisiertes föderiertes Lernen

Zentralisiertes föderiertes Lernen, auch bekannt als serverbasiertes föderiertes Lernen, ist der häufigste Ansatz. Die Methode, die wir oben vorgestellt haben, ist charakteristisch für zentralisiertes föderiertes Lernen. Beim zentralisierten föderierten Lernen koordiniert ein zentraler Server den gesamten Lernprozess. Der Server beginnt dann mit dem Training, indem er das globale Modell an die Clients verteilt, die das Modell lokal trainieren und Updates an den Server zurücksenden. Schließlich aggregiert der Server diese Aktualisierungen, um das globale Modell zu verbessern.

Dieser Ansatz ist ideal für Szenarien, in denen eine vertrauenswürdige zentrale Instanz den Prozess steuern kann, wie z.B. ein Technologieunternehmen, das seine Dienste auf allen Endgeräten verbessert, oder ein Gesundheitskonsortium, das die Forschung in mehreren Krankenhäusern koordiniert.

Dezentrales föderiertes Lernen

Durch dezentrales föderiertes Lernen entfällt die Notwendigkeit eines zentralen Servers. Beim dezentralisierten föderierten Lernen kommunizieren die Clients direkt miteinander in einem Peer-to-Peer-Netzwerk, und jeder Client fungiert sowohl als Lernender als auch als Aggregator. Modelle oder Aktualisierungen werden zwischen den Kunden ausgetauscht, oft unter Verwendung von Blockchain- oder anderen Distributed-Ledger-Technologien, und das globale Modell ergibt sich aus den gemeinsamen Interaktionen aller Kunden.

Dieser Ansatz ist besonders nützlich in Szenarien, in denen es keine einzige vertrauenswürdige zentrale Autorität gibt oder in denen ein erhöhter Datenschutz und eine höhere Ausfallsicherheit erforderlich sind.

Heterogenes föderiertes Lernen

Heterogenes föderiertes Lernen ist eine Lösung für die Herausforderungen des Trainings auf verschiedenen Geräten und mit unterschiedlichen Datenverteilungen, da es Geräte mit unterschiedlichen Rechenkapazitäten und Ressourcen berücksichtigt. Dies geschieht durch den Einsatz adaptiver Algorithmen, die unterschiedliche Datenqualitäten und -mengen auf den verschiedenen Clients verarbeiten.

Dieser Typ ist in realen Anwendungen nützlich, in denen Daten und Geräte von Natur aus unterschiedlich sind, z. B. in IoT-Netzwerken oder beim Training von Modellen in verschiedenen Organisationen.

Silo-übergreifendes föderiertes Lernen

Siloübergreifendes föderiertes Lernen konzentriert sich auf die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Organisationen oder Datensilos. Es umfasst eine kleine Anzahl zuverlässiger Teilnehmer, oft Organisationen und nicht einzelne Geräte. Die Teilnehmer haben in der Regel größere Datensätze und stabilere Verbindungen im Vergleich zu geräteübergreifenden Einstellungen. Sie kann komplexe rechtliche und organisatorische Vereinbarungen über die gemeinsame Nutzung von Daten und das Eigentum an Modellen beinhalten. Sie wird oft in Szenarien wie der gemeinsamen Forschung zwischen Institutionen oder Betrugserkennungssystemen zwischen Banken eingesetzt.

Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, von kollektiver Intelligenz zu profitieren und gleichzeitig die Kontrolle über ihre sensiblen Daten zu behalten.

Anwendungen des föderierten Lernens

Föderiertes Lernen verändert die Art und Weise, wie die Industrie an maschinelles Lernen herangeht, vor allem in Szenarien, in denen Datenschutz und Sicherheit an erster Stelle stehen. Da es kollaboratives Lernen ermöglicht, ohne sensible Daten zu zentralisieren, findet föderiertes Lernen in verschiedenen Bereichen Anwendung. 

Gesundheitswesen

Föderiertes Lernen verändert die medizinische Forschung und die Patientenversorgung, indem es Krankenhäusern und Forschungseinrichtungen ermöglicht, zusammenzuarbeiten, ohne die Privatsphäre der Patienten zu gefährden:

• Krebsforschung: Das Projekt MELLODDY, an dem zehn Pharmaunternehmen beteiligt sind, nutzt föderiertes Lernen, um die Entdeckung von Krebsmedikamenten zu verbessern, ohne geschützte Daten zu teilen.
• Predictive Healthcare: Krankenhäuser können gemeinsam Modelle zur Vorhersage von Patientenergebnissen, Rückübernahme-Risiken oder Diagnosen seltener Krankheiten trainieren, indem sie Daten aus mehreren Einrichtungen nutzen.
• Medizinische Bildgebung: Federated Learning ermöglicht die Entwicklung robusterer KI-Modelle für die Interpretation von Röntgenbildern, MRTs und CT-Scans, indem es aus verschiedenen Datensätzen unterschiedlicher Gesundheitsdienstleister lernt.
• Pandemie-Reaktion: Während der COVID-19-Pandemie erleichterte föderiertes Lernen die schnelle Zusammenarbeit zwischen Krankenhäusern auf der ganzen Welt, um Vorhersagemodelle für die Patientenergebnisse und die Ressourcenzuweisung zu entwickeln.

Finanzen

Finanzinstitute nutzen das föderierte Lernen, um ihre Dienstleistungen zu verbessern und gleichzeitig den Datenschutz und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten:

• Betrugsaufdeckung: Banken arbeiten zusammen, um effektivere Betrugserkennungsmodelle zu trainieren, ohne sensible Transaktionsdaten weiterzugeben, wie Projekte wie das der WeBank in China zeigen.
• Kreditwürdigkeitsprüfung: Kreditgeber können genauere Modelle zur Bewertung des Kreditrisikos entwickeln, indem sie von verschiedenen Kundenstämmen in mehreren Institutionen lernen, ohne persönliche Finanzdaten zu zentralisieren.
• Anti-Geldwäsche (AML): Finanzinstitute nutzen föderiertes Lernen, um ihre Systeme zur Aufdeckung von Geldwäsche zu verbessern, indem sie gemeinsam Muster von verschiedenen Banken trainieren, ohne einzelne Transaktionsdetails preiszugeben.
• Personalisierte Finanzdienstleistungen: Banken können Produktempfehlungen und Anlageberatung auf der Grundlage von Modellen anbieten, die für verschiedene Kundenstämme trainiert wurden, während die Daten der einzelnen Kunden geheim bleiben.

IoT und mobile Geräte

Föderiertes Lernen erweitert die Fähigkeiten von Edge-Geräten, verbessert das Nutzererlebnis und schützt gleichzeitig die Privatsphäre:

• Smartphone-Tastatur-Vorhersage: Googles Gboard nutzt föderiertes Lernen, um die Vorhersage des nächsten Wortes und die Autokorrekturfunktionen zu verbessern, ohne individuelle Tippdaten an zentrale Server zu senden.
• Smart Home Geräte: Federated Learning ermöglicht es IoT-Geräten, aus dem kollektiven Nutzerverhalten zu lernen, um den Energieverbrauch, die Sicherheitsfunktionen und die Automatisierung zu optimieren, ohne individuelle Haushaltsdaten zu teilen.
• Autonome Fahrzeuge: Autohersteller erforschen föderiertes Lernen, um autonome Fahrsysteme zu verbessern, indem sie aus verschiedenen Fahrszenarien über mehrere Fahrzeuge hinweg lernen, ohne sensible Standort- und Fahrdaten zu zentralisieren.
• Wearable Health Devices: Fitness-Tracker und Smartwatches nutzen föderiertes Lernen, um Algorithmen zur Gesundheitsüberwachung zu verbessern, die aus verschiedenen Nutzerdaten lernen, ohne individuelle Gesundheitsinformationen zu gefährden.

Diese Anwendungen zeigen, dass föderiertes Lernen nicht nur ein theoretisches Konzept ist, sondern eine praktische Lösung für reale Herausforderungen in verschiedenen Branchen.

Fortgeschrittene Überlegungen zu Datenschutz und Sicherheit beim föderierten Lernen

Während das föderierte Lernen von Natur aus die Privatsphäre verbessert, indem es die Rohdaten lokalisiert, werden zusätzliche Techniken eingesetzt, um den Datenschutz weiter zu stärken. Diese Methoden stellen sicher, dass auch die Modellaktualisierungen, die während des Lernprozesses ausgetauscht werden, nicht versehentlich sensible Informationen preisgeben.

Differenzierte Privatsphäre

Differential Privacy ist ein mathematischer Rahmen, der Daten oder Modellaktualisierungen kontrolliertes Rauschen hinzufügt, so dass es praktisch unmöglich ist, einzelne Datenpunkte zurückzuprüfen:

• Noise Addition: Zu den Modellaktualisierungen wird ein Zufallsrauschen hinzugefügt, bevor sie an den zentralen Server gesendet werden. Dieses Rauschen verdeckt die einzelnen Beiträge, während die statistischen Muster insgesamt erhalten bleiben.
• Privatsphäre Budget (ε): Ein Datenschutzbudget, das mit ε (Epsilon) bezeichnet wird, gibt den maximal zulässigen Datenschutzverlust im System an - je kleiner ε ist, desto mehr Rauschen wird eingeführt, was zwar eine stärkere Datenschutzgarantie bietet, aber möglicherweise die Modellgenauigkeit verringert.
• Adaptives Clipping: Um ein Gleichgewicht zwischen Privatsphäre und Nutzen herzustellen, werden adaptive Clipping-Techniken eingesetzt, um die optimale Menge an Rauschen zu bestimmen, die je nach Empfindlichkeit der Daten hinzugefügt wird.
• Lokal vs. Global Differential Privacy: Bei der lokalen differentiellen Privatsphäre wird das Rauschen auf den Client-Geräten hinzugefügt, während es bei der globalen differentiellen Privatsphäre während des Aggregationsprozesses auf dem Server hinzugefügt wird.

Sichere Aggregation

Die sichere Aggregation ist eine kryptografische Technik, die es dem Server ermöglicht, die Summe der Modellaktualisierungen von mehreren Clients zu berechnen, ohne die einzelnen Aktualisierungen zu sehen:

• Paarweise Maskierung: Die Kunden erzeugen zufällige Masken, die sich in der Summe aller Teilnehmer aufheben. Diese Masken werden vor der Freigabe auf die Modellaktualisierungen angewendet.
• Schwellenwert-Verschlüsselung: Der Aggregationsprozess wird auf mehrere Server aufgeteilt, sodass eine bestimmte Anzahl von Servern zusammenarbeiten muss, um das Endergebnis zu entschlüsseln.
• Handhabung von Ausfällen: Sichere Aggregationsprotokolle sind so konzipiert, dass sie mit dem Ausfall von Clients umgehen können und sicherstellen, dass der Prozess auch dann abgeschlossen werden kann, wenn einige Clients nicht verfügbar sind.
• Computational Efficiency: Jüngste Fortschritte haben den Rechenaufwand für die sichere Aggregation erheblich reduziert, so dass sie für große föderierte Lernsysteme geeignet ist.

Homomorphe Verschlüsselung

Homomorphe Verschlüsselung ist eine fortschrittliche Technik, die Berechnungen mit verschlüsselten Daten ermöglicht: Die homomorphe Verschlüsselung ermöglicht es dem Server, verschlüsselte Modellaktualisierungen zu bearbeiten, ohne sie jemals zu entschlüsseln.

Herausforderungen des föderierten Lernens

Das föderale Lernen bietet zwar Vorteile, steht aber auch vor einigen Herausforderungen. Sehen wir uns die wichtigsten Herausforderungen und einige mögliche Lösungen an. 

Kommunikationskosten

Bei föderalen Lernsystemen findet oft ein häufiger Austausch zwischen dem zentralen Server und zahlreichen Client-Geräten statt, was zu einem erheblichen Kommunikationsaufwand führt. 

Herausforderungen:

• Bandbreitenbeschränkungen: Die Übertragung von Modellaktualisierungen, insbesondere bei großen neuronalen Netzen, kann viel Bandbreite verbrauchen.
• Bedenken hinsichtlich der Skalierbarkeit: Wenn die Anzahl der teilnehmenden Geräte steigt, können die Kommunikationskosten exponentiell wachsen.

Laufende Lösungen und Forschung:

• Gradient Compression: Techniken wie Quantisierung und Sparsifizierung reduzieren die Größe der Modellaktualisierungen.
• Lokale SGD: Der stochastische Gradientenabstieg ist ein Optimierungsalgorithmus, der von Kunden beim föderierten Lernen verwendet wird, um Modelle auf lokalen Daten zu trainieren. Lokales SGD bedeutet, dass mehrere SGD-Iterationen lokal durchgeführt werden, bevor die Kommunikation mit dem zentralen Server erfolgt.

Heterogenität der Geräte

Beim föderierten Lernen sind oft viele verschiedene Geräte mit unterschiedlichen Rechen- und Speicherkapazitäten beteiligt. 

Herausforderungen:

• Computational Disparity: Manche Geräte haben Schwierigkeiten, komplexe Modelltrainingsaufgaben durchzuführen.
• Energiebeschränkungen: Batteriebetriebene Geräte müssen ein Gleichgewicht zwischen Modelltraining und Energiesparen herstellen.

Laufende Lösungen und Forschung:

• Adaptive Local Training: Anpassen der Komplexität lokaler Berechnungen an die Fähigkeiten des Geräts.
• Modell Compression: Techniken wie Pruning und Wissensdestillation, um kleinere, effiziente Modelle zu erstellen.

Risiken für die Datensicherheit

Das föderierte Lernen verbessert zwar die Privatsphäre, bringt aber auch neue Sicherheitsprobleme mit sich. 

Herausforderungen:

• Modell Vergiftung: Böswillige Akteure könnten versuchen, falsche Daten oder Modellaktualisierungen einzuspeisen, um das globale Modell zu kompromittieren.
• Inferenzangriffe: Mit ausgefeilten Techniken können Informationen über Trainingsdaten aus Modellaktualisierungen abgeleitet werden.

Laufende Lösungen und Forschung:

• Robuste Aggregation: Techniken wie die Median-basierte Aggregation und Byzantine-Resilient Algorithms, um bösartige Updates zu erkennen und zu entschärfen.
• Differential Privacy: Hinzufügen von kontrolliertem Rauschen zu Modellaktualisierungen, um Inferenzangriffe zu verhindern.

Trotz dieser Herausforderungen entwickelt sich das Feld schnell weiter, und Forscher und Praktiker arbeiten aktiv an innovativen Lösungen. Diese laufenden Bemühungen befassen sich nicht nur mit den derzeitigen Einschränkungen, sondern eröffnen auch neue Möglichkeiten.

Fazit

Föderiertes Lernen stellt einen bedeutenden Fortschritt im Bereich des maschinellen Lernens dar und bietet einen datenschutzfreundlichen Ansatz für die kollaborative KI-Entwicklung. Durch die Möglichkeit, Modelle auf dezentralen Daten zu trainieren, werden Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Sicherheit ausgeräumt, während gleichzeitig die Leistungsfähigkeit verschiedener Datensätze genutzt wird. 

Trotz der Herausforderungen, die sich aus den Kommunikationskosten, der Heterogenität der Geräte und den potenziellen Sicherheitsrisiken ergeben, wird die Effizienz von föderierten Lernsystemen durch laufende Forschung und technologische Fortschritte weiter verbessert. Da die Datenschutzbestimmungen immer strenger werden und der Wert des Datenschutzes steigt, wird föderiertes Lernen in der Zukunft von KI und maschinellem Lernen wahrscheinlich eine immer wichtigere Rolle spielen.

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