Federated Learning: Panduan Mendalam untuk AI Kolaboratif

Federated learning menawarkan cara untuk mengembangkan model AI secara kolaboratif di seluruh kumpulan data terdistribusi tanpa mengorbankan privasi data. Ini adalah solusi untuk tantangan terkait keamanan data, kepatuhan regulasi, dan lokalisasi data. Dengan federated learning, organisasi memaksimalkan potensi big data sekaligus menavigasi regulasi privasi. 

Dalam panduan ini, kami membahas prinsip inti federated learning, implementasinya, dan potensi penerapannya di berbagai industri. Mulai dari layanan kesehatan dan keuangan hingga aplikasi seluler dan Internet of Things, kami akan meninjau bagaimana pendekatan AI kolaboratif ini menyeimbangkan kinerja model dan perlindungan data. Jika Anda benar-benar baru di bidang ini, ikuti kursus kami Understanding Machine Learning tanpa perlu coding.

Jelajahi bagaimana AI dapat memengaruhi organisasi Anda dan cara menerapkan strategi AI yang sukses dengan whitepaper kami, The Learning Leader's Guide to AI Literacy.

Apa itu Federated Learning? 

Federated learning adalah paradigma pembelajaran mesin mutakhir yang memfasilitasi pelatihan model AI di jaringan perangkat atau server yang terdesentralisasi. Pendekatan ini memungkinkan setiap node berkontribusi pada proses pembelajaran model menggunakan data lokalnya tanpa perlu menukar atau memusatkan sampel data tersebut. Metode ini memungkinkan pembelajaran kolaboratif sembari menjaga data mentah tetap di sumbernya, sehingga mengatasi kekhawatiran tentang privasi dan keamanan.

Manfaat federated learning

Federated learning berbeda dari pendekatan pembelajaran mesin terpusat tradisional. Dalam metode konvensional, semua data pelatihan dikumpulkan di satu lokasi pusat untuk melatih model. Sebaliknya, federated learning membawa model ke data, bukan sebaliknya. Sifat terdesentralisasi ini menawarkan beberapa keunggulan utama:

1. Privasi yang Ditingkatkan: Data mentah tidak pernah meninggalkan lokasi asalnya, sehingga secara signifikan mengurangi risiko pelanggaran data atau akses tidak sah.
2. Keamanan yang Lebih Baik: Dengan menjaga data tetap lokal, federated learning meminimalkan permukaan serangan bagi peretas potensial.
3. Kepatuhan Regulasi: Pendekatan ini membantu organisasi mematuhi regulasi perlindungan data seperti GDPR, yang membatasi perpindahan data lintas batas.
4. Pengurangan Transfer Data: Meminimalkan kebutuhan memindahkan kumpulan data besar menghemat bandwidth dan mengurangi latensi dalam pelatihan model.

Federated learning vs. data federation

Sementara federated learning berfokus pada pelatihan model terdistribusi, pendekatan ini memiliki beberapa kesamaan konseptual dengan data federation, cara lain untuk menangani data terdistribusi. Keduanya bertujuan memperoleh wawasan dari sumber data terdesentralisasi tanpa memusatkan data mentah.

Pada dasarnya, sementara federated learning berfokus pada pelatihan model pembelajaran mesin secara kolaboratif di berbagai perangkat tanpa membagikan data mentah dan kemudian mengagregasikan keluaran tiap model, data federation menyediakan akses terpusat ke data yang terdistribusi. Untuk memahami konteks yang lebih luas tentang penanganan data terdistribusi, Anda dapat membaca artikel kami, What Is a Data Federation?

Bagaimana Cara Kerja Federated Learning?

Federated learning berjalan melalui serangkaian langkah terkoordinasi yang memungkinkan pelatihan model secara kolaboratif sambil menjaga privasi data. Proses ini dapat diuraikan menjadi tiga tahap kunci: inisialisasi, pelatihan lokal, dan agregasi pembaruan. Mari kita telusuri masing-masing tahap secara rinci:

Fase inisialisasi

Proses federated learning dimulai dengan fase inisialisasi:

1. Sebuah server pusat mengembangkan model global awal. Model ini menjadi titik awal proses federated learning.
2. Server mendistribusikan model global ini ke sekelompok perangkat klien atau server yang berpartisipasi. Klien ini dapat berupa ponsel pintar, perangkat IoT, atau server lokal di berbagai organisasi.
3. Bersama model, server mengirim instruksi pelatihan, termasuk hiperparameter, jumlah epoch lokal yang akan dijalankan, dan detail konfigurasi relevan lainnya.
4. Klien menerima model global dan bersiap melatihnya pada data lokal mereka.

Pelatihan lokal

Setelah klien menerima model global, fase pelatihan lokal dimulai:

1. Setiap perangkat klien melatih model menggunakan hanya data lokalnya. Ini adalah ciri khas federated learning – data mentah tidak pernah meninggalkan perangkat.
2. Proses pelatihan pada setiap perangkat mirip dengan pembelajaran mesin tradisional, yang dapat melibatkan forward pass, perhitungan loss, dan backpropagation untuk memperbarui parameter model.
3. Klien menjalankan jumlah epoch atau iterasi pelatihan tertentu, sebagaimana didefinisikan pada fase inisialisasi.
4. Setelah menyelesaikan pelatihan lokal, setiap klien menghitung selisih antara parameter model yang diperbarui dan parameter model global asli. Selisih ini merepresentasikan pembaruan lokal.

Agregasi pembaruan

Tahap akhir melibatkan penggabungan pembaruan lokal untuk meningkatkan model global:

1. Klien mengirim parameter model yang diperbarui kembali ke server pusat. Penting, hanya pembaruan model yang dikirimkan, bukan data mentah atau model lokal yang sudah terlatih penuh.
2. Server pusat menerima pembaruan dari banyak klien dan menggabungkannya untuk membuat model global baru. Agregasi ini biasanya dilakukan melalui proses yang disebut federated averaging, di mana server menghitung rata-rata berbobot dari semua pembaruan klien.
3. Untuk semakin meningkatkan privasi, teknik seperti secure aggregation atau differential privacy dapat diterapkan pada langkah ini. Metode ini menambahkan lapisan perlindungan ekstra, sehingga hampir mustahil merekayasa balik kontribusi individu dari pembaruan yang diagregasi.
4. Server memperbarui model global dengan perubahan yang diagregasi, menciptakan versi yang ditingkatkan yang telah belajar dari berbagai sumber data tanpa mengakses data lokal secara langsung.
5. Model global baru ini kemudian didistribusikan kembali ke klien, dan proses berulang dari fase inisialisasi untuk putaran pelatihan berikutnya.

Melalui putaran pelatihan lokal dan agregasi global yang berulang, model federated learning meningkat secara bertahap.

Jenis-jenis Federated Learning

Federated learning mencakup berbagai pendekatan, masing-masing dirancang untuk menangani skenario dan tantangan spesifik dalam pembelajaran mesin terdistribusi. Meski prinsip inti pelatihan model pada data terdesentralisasi tetap sama, implementasinya dapat bervariasi. Mari kita telusuri empat tipe utama federated learning:

Federated learning tersentral

Federated learning tersentral, juga dikenal sebagai federated learning berbasis server, adalah pendekatan yang paling umum. Metode yang kami perkenalkan di atas merupakan ciri dari federated learning tersentral. Dalam federated learning tersentral, server pusat mengoordinasikan seluruh proses pembelajaran. Server memulai pelatihan dengan mendistribusikan model global ke klien, yang melatih model secara lokal dan mengirim pembaruan kembali ke server. Terakhir, server mengagregasi pembaruan ini untuk meningkatkan model global.

Pendekatan ini ideal untuk skenario di mana ada entitas pusat tepercaya yang dapat mengelola proses, seperti perusahaan teknologi yang meningkatkan layanannya di perangkat pengguna atau konsorsium kesehatan yang mengoordinasikan riset di banyak rumah sakit.

Federated learning terdesentralisasi

Federated learning terdesentralisasi menghilangkan kebutuhan akan server pusat. Dalam federated learning terdesentralisasi, klien berkomunikasi langsung satu sama lain dalam jaringan peer-to-peer, dan setiap klien bertindak sebagai pembelajar sekaligus pengagregasi. Model atau pembaruan dibagikan antarklien, sering kali menggunakan blockchain atau teknologi ledger terdistribusi lainnya, dan model global muncul dari interaksi kolektif semua klien.

Pendekatan ini sangat berguna ketika tidak ada otoritas pusat tepercaya atau saat diperlukan privasi yang ditingkatkan dan ketahanan terhadap titik kegagalan tunggal.

Federated learning heterogen

Federated learning heterogen menangani tantangan pelatihan di berbagai perangkat dan distribusi data yang beragam karena mengakomodasi perangkat dengan kemampuan komputasi dan sumber daya yang berbeda-beda. Ini dilakukan dengan menggunakan algoritma adaptif untuk menangani kualitas dan kuantitas data yang bervariasi di seluruh klien.

Tipe ini berguna dalam aplikasi dunia nyata di mana data dan perangkat secara inheren beragam, seperti pada jaringan IoT atau saat melatih model di berbagai organisasi.

Federated learning lintas-silo

Federated learning lintas-silo berfokus pada kolaborasi antar organisasi atau silo data. Ini melibatkan sejumlah kecil peserta yang andal, sering kali organisasi alih-alih perangkat individu. Peserta biasanya memiliki kumpulan data yang lebih besar dan koneksi yang lebih stabil dibandingkan pengaturan lintas-perangkat. Ini dapat melibatkan perjanjian hukum dan organisasi yang kompleks untuk berbagi data dan kepemilikan model. Sering digunakan dalam skenario seperti riset kolaboratif antar institusi atau sistem deteksi penipuan antarbanka.

Pendekatan ini memungkinkan organisasi memanfaatkan kecerdasan kolektif sambil mempertahankan kendali atas data sensitif mereka.

Aplikasi Federated Learning

Federated learning mengubah cara industri mendekati pembelajaran mesin, terutama pada skenario di mana privasi dan keamanan data sangat penting. Dengan memungkinkan pembelajaran kolaboratif tanpa memusatkan data sensitif, federated learning menemukan aplikasi di berbagai sektor. 

Kesehatan

Federated learning merevolusi riset medis dan perawatan pasien dengan memungkinkan rumah sakit dan institusi riset berkolaborasi tanpa mengorbankan privasi pasien:

• Riset Kanker: Proyek MELLODDY, yang melibatkan sepuluh perusahaan farmasi, menggunakan federated learning untuk meningkatkan penemuan obat untuk pengobatan kanker tanpa berbagi data hak milik.
• Layanan Kesehatan Prediktif: Rumah sakit dapat bersama-sama melatih model untuk memprediksi hasil pasien, risiko rawat inap ulang, atau diagnosis penyakit langka menggunakan data dari banyak institusi.
• Pencitraan Medis: Federated learning memungkinkan pengembangan model AI yang lebih andal untuk menafsirkan rontgen, MRI, dan CT scan dengan belajar dari kumpulan data beragam di berbagai penyedia layanan kesehatan.
• Respons Pandemi: Selama pandemi COVID-19, federated learning memfasilitasi kolaborasi cepat antar rumah sakit di seluruh dunia untuk mengembangkan model prediksi hasil pasien dan alokasi sumber daya.

Keuangan

Lembaga keuangan memanfaatkan federated learning untuk meningkatkan layanan mereka sambil mempertahankan privasi data yang ketat dan kepatuhan regulasi:

• Deteksi Penipuan: Bank berkolaborasi untuk melatih model deteksi penipuan yang lebih efektif tanpa berbagi data transaksi sensitif, seperti yang ditunjukkan oleh proyek yang dipimpin WeBank di Tiongkok.
• Penilaian Kredit: Pemberi pinjaman dapat mengembangkan model penilaian risiko kredit yang lebih akurat dengan belajar dari basis pelanggan beragam di banyak institusi tanpa memusatkan data keuangan pribadi.
• Anti Pencucian Uang (AML): Lembaga keuangan menggunakan federated learning untuk meningkatkan sistem AML dengan melatih bersama pola dari berbagai bank tanpa mengekspos detail transaksi individu.
• Layanan Keuangan yang Dipersonalisasi: Bank dapat menawarkan rekomendasi produk dan saran investasi berdasarkan model yang dilatih di basis pelanggan beragam sambil menjaga privasi data masing-masing nasabah.

IoT dan perangkat seluler

Federated learning meningkatkan kemampuan perangkat edge, memperbaiki pengalaman pengguna sambil menjaga privasi:

• Prediksi Papan Ketik Ponsel: Gboard milik Google menggunakan federated learning untuk meningkatkan prediksi kata berikutnya dan fitur koreksi otomatis tanpa mengirimkan data ketikan individu ke server pusat.
• Perangkat Rumah Pintar: Federated learning memungkinkan perangkat IoT belajar dari perilaku pengguna kolektif untuk mengoptimalkan penggunaan energi, fitur keamanan, dan automasi tanpa membagikan data rumah tangga individu.
• Kendaraan Otonom: Produsen mobil mengeksplorasi federated learning untuk meningkatkan sistem berkendara otonom dengan belajar dari beragam skenario berkendara di banyak kendaraan tanpa memusatkan data lokasi dan mengemudi yang sensitif.
• Perangkat Kesehatan Wearable: Pelacak kebugaran dan jam tangan pintar menggunakan federated learning untuk meningkatkan algoritma pemantauan kesehatan, belajar dari data pengguna yang beragam tanpa mengorbankan informasi kesehatan individu.

Aplikasi ini menunjukkan bahwa federated learning bukan sekadar konsep teoretis, melainkan solusi praktis yang menangani tantangan dunia nyata di berbagai industri.

Pertimbangan Privasi dan Keamanan Lanjutan dalam Federated Learning

Meskipun federated learning secara inheren meningkatkan privasi dengan menjaga data mentah tetap lokal, teknik tambahan digunakan untuk semakin memperkuat perlindungan data. Metode ini memastikan bahwa bahkan pembaruan model yang dibagikan selama proses pembelajaran tidak secara tidak sengaja mengungkapkan informasi sensitif.

Differential privacy

Differential privacy adalah kerangka matematis yang menambahkan noise terkontrol pada data atau pembaruan model, sehingga hampir mustahil merekayasa balik titik data individu:

• Penambahan Noise: Noise acak ditambahkan ke pembaruan model sebelum dikirim ke server pusat. Noise ini menyamarkan kontribusi individu sambil mempertahankan pola statistik keseluruhan.
• Anggaran Privasi (ε): Anggaran privasi, dilambangkan dengan ε (epsilon), mengukur batas maksimal kehilangan privasi yang diperbolehkan dalam sistem – semakin kecil ε, semakin banyak noise yang ditambahkan, memberikan jaminan privasi yang lebih kuat namun berpotensi mengurangi akurasi model.
• Adaptive Clipping: Untuk menyeimbangkan privasi dan utilitas, teknik adaptive clipping digunakan untuk menentukan jumlah noise optimal yang ditambahkan berdasarkan sensitivitas data.
• Local vs. Global Differential Privacy: Pada local differential privacy, noise ditambahkan di perangkat klien, sedangkan pada global differential privacy, noise ditambahkan selama proses agregasi di server.

Secure aggregation

Secure aggregation adalah teknik kriptografi yang memungkinkan server menghitung jumlah pembaruan model dari banyak klien tanpa melihat pembaruan individu:

• Pairwise Masking: Klien menghasilkan masker acak yang saling meniadakan saat dijumlahkan di semua peserta. Masker ini diterapkan pada pembaruan model sebelum dibagikan.
• Threshold Encryption: Proses agregasi dibagi ke beberapa server, sehingga diperlukan jumlah server tertentu untuk berkolaborasi mendekripsi hasil akhir.
• Penanganan Dropout: Protokol secure aggregation dirancang untuk menangani dropout klien, memastikan proses dapat diselesaikan meski sebagian klien tidak tersedia.
• Efisiensi Komputasi: Kemajuan terbaru telah secara signifikan mengurangi overhead komputasi secure aggregation, menjadikannya praktis untuk sistem federated learning skala besar.

Enkripsi homomorfik

Enkripsi homomorfik adalah teknik tingkat lanjut yang memungkinkan komputasi pada data terenkripsi: Enkripsi homomorfik memungkinkan server melakukan operasi pada pembaruan model yang terenkripsi tanpa pernah mendekripsinya, memberikan lapisan tambahan keamanan dan pelestarian privasi.

Tantangan Federated Learning

Meskipun federated learning menawarkan banyak keunggulan, terdapat pula sejumlah tantangan. Mari telusuri tantangan utama dan beberapa solusi potensial. 

Biaya komunikasi

Sistem federated learning sering melibatkan pertukaran yang sering antara server pusat dan banyak perangkat klien, sehingga menimbulkan overhead komunikasi yang signifikan. 

Tantangan:

• Keterbatasan Bandwidth: Mengirim pembaruan model, terutama untuk jaringan saraf besar, dapat mengonsumsi bandwidth yang besar.
• Kekhawatiran Skalabilitas: Saat jumlah perangkat yang berpartisipasi meningkat, biaya komunikasi dapat tumbuh secara eksponensial.

Solusi dan riset yang sedang berlangsung:

• Kompresi Gradien: Teknik seperti kuantisasi dan sparsifikasi mengurangi ukuran pembaruan model.
• Local SGD: Stochastic gradient descent adalah algoritma optimisasi yang digunakan klien dalam federated learning untuk melatih model pada data lokal. Local SGD merujuk pada menjalankan beberapa iterasi SGD secara lokal sebelum berkomunikasi dengan server pusat.

Heterogenitas perangkat

Federated learning sering melibatkan beragam perangkat dengan kemampuan komputasi dan penyimpanan yang berbeda-beda. 

Tantangan:

• Kesenjangan Komputasi: Sebagian perangkat mungkin kesulitan menjalankan tugas pelatihan model yang kompleks.
• Keterbatasan Energi: Perangkat berbaterai perlu menyeimbangkan pelatihan model dengan penghematan energi.

Solusi dan riset yang sedang berlangsung:

• Pelatihan Lokal Adaptif: Menyesuaikan kompleksitas komputasi lokal berdasarkan kapabilitas perangkat.
• Kompresi Model: Teknik seperti pruning dan knowledge distillation untuk membuat model yang lebih kecil dan efisien.

Risiko keamanan data

Meskipun federated learning meningkatkan privasi, pendekatan ini memperkenalkan isu keamanan baru. 

Tantangan:

• Peracunan Model (Model Poisoning): Aktor jahat dapat mencoba menyuntikkan data atau pembaruan model yang buruk untuk mengompromikan model global.
• Serangan Inferensi: Teknik canggih dapat digunakan untuk menyimpulkan informasi tentang data pelatihan dari pembaruan model.

Solusi dan riset yang sedang berlangsung:

• Agregasi Tangguh: Teknik seperti agregasi berbasis median dan Byzantine-Resilient Algorithms untuk mendeteksi dan mengurangi pembaruan berbahaya.
• Differential Privacy: Menambahkan noise terkontrol pada pembaruan model untuk mencegah serangan inferensi.

Terlepas dari tantangan ini, bidang ini berkembang pesat, dengan peneliti dan praktisi aktif mengembangkan solusi inovatif. Upaya yang sedang berlangsung ini tidak hanya mengatasi keterbatasan saat ini tetapi juga membuka kemungkinan baru.

Kesimpulan

Federated learning merepresentasikan kemajuan signifikan dalam bidang pembelajaran mesin, menawarkan pendekatan yang menjaga privasi untuk pengembangan AI kolaboratif. Memungkinkan pelatihan model pada data terdesentralisasi mengatasi kekhawatiran seputar privasi dan keamanan data sekaligus memanfaatkan kekuatan kumpulan data yang beragam. 

Terlepas dari tantangan biaya komunikasi, heterogenitas perangkat, dan potensi risiko keamanan, riset dan kemajuan teknologi yang berkelanjutan terus meningkatkan efisiensi sistem federated learning. Seiring regulasi privasi menjadi lebih ketat dan nilai privasi data meningkat, federated learning kemungkinan akan memainkan peran yang semakin penting dalam masa depan AI dan pembelajaran mesin.

Bagi yang ingin memperdalam pemahaman tentang pembelajaran mesin dan berpotensi mengintegrasikan federated learning ke dalam keterampilan Anda, kami merekomendasikan hal berikut:

1. Introduction to Machine Learning in Python tutorial: Jika Anda baru dalam pembelajaran mesin, tutorial ini menyediakan titik awal yang sangat baik. Tutorial ini memperkenalkan konsep dan teknik utama menggunakan Python, mempersiapkan Anda untuk topik yang lebih lanjut seperti federated learning.
2. End-to-End Machine Learning course: Jika Anda tertarik pada kursus lengkap, kursus End-to-End Machine Learning kami akan memberi Anda landasan kuat dalam prinsip dan praktik pembelajaran mesin, menyediakan latar belakang yang diperlukan untuk memahami dan menerapkan teknik lanjutan seperti federated learning.
3. Machine Learning Scientist with Python career track: Terakhir, jika Anda benar-benar ingin berkarier, jalur karier Machine Learning Scientist with Python kami menawarkan pembahasan mendalam tentang pembelajaran mesin menggunakan Python, mencakup berbagai topik dan teknik penting. Keterampilan yang dipelajari di sini akan sangat berharga bagi mereka yang tertarik menerapkan sistem federated learning.

Dengan mempelajari keterampilan dasar pembelajaran mesin ini, Anda akan siap untuk mengeksplorasi dan berkontribusi pada bidang-bidang baru seperti federated learning, menempatkan diri Anda di garis depan pengembangan AI yang menjaga privasi.