Federated learning: een grondige gids voor collaboratieve AI

Federated learning biedt een manier om AI-modellen samen te ontwikkelen op verspreide datasets zonder de privacy van data in gevaar te brengen. Het is een oplossing voor uitdagingen rond databescherming, naleving van wet- en regelgeving en datalocatie. Met federated learning halen organisaties het maximale uit big data en navigeren ze tegelijk door privacyregels. 

In deze gids verkennen we de kernprincipes van federated learning, implementaties en mogelijke toepassingen in verschillende sectoren. Van gezondheidszorg en financiën tot mobiele apps en het Internet of Things: we bekijken hoe deze collaboratieve AI-aanpak prestaties en gegevensbescherming in balans brengt. Ben je helemaal nieuw in het vakgebied? Volg dan onze cursus Understanding Machine Learning zonder dat je hoeft te coderen.

Ontdek hoe AI impact kan hebben op jouw organisatie en hoe je succesvolle AI-strategieën implementeert met onze whitepaper, The Learning Leader's Guide to AI Literacy.

Wat is federated learning? 

Federated learning is een geavanceerd machinelearningparadigma waarmee AI-modellen kunnen worden getraind via een netwerk van gedecentraliseerde apparaten of servers. Bij deze aanpak draagt elk knooppunt bij aan het leerproces van het model met zijn lokale data, zonder dat deze data hoeft te worden uitgewisseld of gecentraliseerd. Zo wordt collaboratief leren mogelijk terwijl de ruwe data op de bron blijven, wat privacy- en beveiligingszorgen adresseert.

Voordelen van federated learning

Federated learning verschilt van traditionele gecentraliseerde machinelearning. Bij conventionele methoden worden alle trainingsdata verzameld op één centrale plek voor modeltraining. Bij federated learning gaat het model juist naar de data, niet andersom. Deze gedecentraliseerde aard biedt verschillende belangrijke voordelen:

1. Verbeterde privacy: Ruwe data verlaat nooit de oorspronkelijke locatie, wat het risico op datalekken of ongeautoriseerde toegang aanzienlijk vermindert.
2. Betere beveiliging: Door data lokaal te houden, verkleint federated learning het aanvalsoppervlak voor potentiële hackers.
3. Naleving van regelgeving: Deze aanpak helpt organisaties te voldoen aan gegevensbeschermingsregels zoals GDPR, die databeweging over grenzen beperken.
4. Minder datatransfer: Minder noodzaak om grote datasets te verplaatsen bespaart bandbreedte en vermindert latency tijdens training.

Federated learning vs. datafederatie

Hoewel federated learning zich richt op gedistribueerde modeltraining, deelt het conceptuele overeenkomsten met datafederatie, een andere aanpak voor het omgaan met verspreide data. Beide technieken streven ernaar inzichten te halen uit gedecentraliseerde databronnen zonder de ruwe data te centraliseren.

Kort gezegd: federated learning draait om het gezamenlijk trainen van machinelearningmodellen op apparaten zonder ruwe data te delen en vervolgens de output per model te aggregeren, terwijl datafederatie gecentraliseerde toegang tot verspreide data biedt. Voor meer context over het omgaan met gedistribueerde data, lees onze post What Is a Data Federation?

Hoe werkt federated learning?

Federated learning werkt via een reeks gecoördineerde stappen die collaboratieve modeltraining mogelijk maken met behoud van dataprivacy. Dit proces kan worden opgedeeld in drie fasen: initialisatie, lokale training en aggregatie van updates. Laten we elke fase kort doornemen:

Initialisatiefase

Het federated learning-proces begint met de initialisatiefase:

1. Een centrale server ontwikkelt een initiëel globaal model. Dit model vormt het startpunt voor het federated learning-proces.
2. De server distribueert dit globale model naar een geselecteerde groep deelnemende clientapparaten of servers. Dit kunnen smartphones, IoT-apparaten of lokale servers in verschillende organisaties zijn.
3. Samen met het model stuurt de server instructies voor training, waaronder hyperparameters, het aantal uit te voeren lokale epochs en andere relevante configuratiedetails.
4. Clients ontvangen het globale model en bereiden zich voor om het te trainen op hun lokale data.

Lokale training

Zodra clients het globale model ontvangen, start de lokale trainingsfase:

1. Elk clientapparaat traint het model uitsluitend met zijn lokale data. Dit is kenmerkend voor federated learning: ruwe data verlaat het apparaat nooit.
2. Het trainingsproces op elk apparaat lijkt op traditionele machinelearning en kan bestaan uit forward passes, verliesberekening en backpropagatie om modelparameters bij te werken.
3. Clients voeren een vastgesteld aantal trainingsepochs of -iteraties uit, zoals gedefinieerd in de initialisatiefase.
4. Na de lokale training berekent elke client het verschil tussen de bijgewerkte modelparameters en de oorspronkelijke globale modelparameters. Dit verschil vormt de lokale update.

Aggregatie van updates

In de laatste fase worden de lokale updates geaggregeerd om het globale model te verbeteren:

1. Clients sturen hun bijgewerkte modelparameters terug naar de centrale server. Belangrijk: alleen de modelupdates worden verzonden, niet de ruwe data of volledig getrainde lokale modellen.
2. De centrale server ontvangt updates van meerdere clients en aggregeert deze tot een nieuw globaal model. Dit gebeurt doorgaans via federated averaging, waarbij de server een gewogen gemiddelde van alle clientupdates berekent.
3. Om de privacy verder te versterken, kunnen technieken zoals secure aggregation of differential privacy in deze stap worden toegepast. Deze methoden voegen een extra beschermingslaag toe, waardoor het vrijwel onmogelijk wordt om individuele bijdragen uit de geaggregeerde update te herleiden.
4. De server werkt het globale model bij met de geaggregeerde wijzigingen, waardoor een verbeterde versie ontstaat die heeft geleerd van diverse databronnen zonder directe toegang tot lokale data.
5. Dit nieuwe globale model wordt vervolgens teruggestuurd naar de clients, waarna het proces voor de volgende trainingsronde opnieuw start bij de initialisatie.

Door deze iteratieve rondes van lokale training en globale aggregatie verbetert het federated learning-model stapsgewijs.

Typen federated learning

Federated learning omvat verschillende benaderingen, elk ontworpen voor specifieke scenario's en uitdagingen in gedistribueerde machinelearning. Hoewel het kernprincipe — trainen op gedecentraliseerde data — gelijk blijft, kan de uitvoering variëren. We bespreken vier hoofdtypen federated learning:

Gecentraliseerd federated learning

Gecentraliseerd federated learning, ook wel servergebaseerd federated learning, is de meest voorkomende aanpak. De methode die we hierboven beschreven, is kenmerkend voor gecentraliseerd federated learning. Een centrale server coördineert het volledige leerproces: de server initieert de training door het globale model te distribueren naar clients, die het lokaal trainen en updates terugsturen; vervolgens aggregeert de server deze updates om het globale model te verbeteren.

Deze aanpak is ideaal wanneer een vertrouwde centrale partij het proces kan beheren, zoals een techbedrijf dat zijn diensten op gebruikersapparaten verbetert of een zorgconsortium dat onderzoek coördineert tussen meerdere ziekenhuizen.

Gedecentraliseerd federated learning

Gedecentraliseerd federated learning elimineert de noodzaak van een centrale server. Clients communiceren rechtstreeks met elkaar in een peer-to-peer-netwerk en fungeren zowel als lerende als als aggregeerder. Modellen of updates worden tussen clients gedeeld, vaak met blockchain of andere distributed-ledgertechnologieën, en het globale model ontstaat uit de collectieve interacties van alle clients.

Deze aanpak is vooral nuttig wanneer er geen enkele vertrouwde centrale autoriteit is of wanneer extra privacy en veerkracht tegen single points of failure vereist zijn.

Heterogeen federated learning

Heterogeen federated learning adresseert de uitdagingen van training op uiteenlopende apparaten en datadistributies. Het houdt rekening met apparaten met verschillende rekenkracht en resources, en gebruikt adaptieve algoritmen om te gaan met variërende datakwaliteit en -hoeveelheid per client.

Dit type is nuttig in realistische toepassingen waarin data en apparaten van nature divers zijn, zoals in IoT-netwerken of bij training over verschillende organisaties heen.

Cross-silo federated learning

Cross-silo federated learning richt zich op samenwerking tussen verschillende organisaties of datasilo's. Het omvat een klein aantal betrouwbare deelnemers, vaak organisaties in plaats van individuele apparaten. Deelnemers hebben doorgaans grotere datasets en stabielere verbindingen dan in cross-device-instellingen. Het kan complexe juridische en organisatorische afspraken vereisen over datadeling en model-eigendom. Het wordt vaak gebruikt bij samenwerkingsonderzoek tussen instellingen of interbancaire fraudedetectiesystemen.

Deze aanpak stelt organisaties in staat te profiteren van collectieve intelligentie terwijl ze controle houden over hun gevoelige data.

Toepassingen van federated learning

Federated learning verandert hoe sectoren naar machinelearning kijken, vooral wanneer dataprivacy en -beveiliging cruciaal zijn. Door samen te leren zonder gevoelige data te centraliseren, vindt federated learning toepassingen in verschillende domeinen. 

Gezondheidszorg

Federated learning transformeert medisch onderzoek en patiëntenzorg door ziekenhuizen en onderzoeksinstellingen te laten samenwerken zonder patiëntprivacy te schenden:

• Kankeronderzoek: Het MELLODDY-project, met tien farmaceutische bedrijven, gebruikt federated learning om medicijnontdekking voor kankerbehandelingen te verbeteren zonder eigendomsdata te delen.
• Predictieve zorg: Ziekenhuizen kunnen gezamenlijk modellen trainen om patiëntuitkomsten, heropnamerisico's of zeldzame diagnoses te voorspellen met data van meerdere instellingen.
• Medische beeldvorming: Federated learning maakt robuustere AI-modellen mogelijk voor het interpreteren van röntgenfoto's, MRI's en CT-scans door te leren van diverse datasets bij verschillende zorgaanbieders.
• Pandemierespons: Tijdens de COVID-19-pandemie maakte federated learning snelle samenwerking tussen ziekenhuizen wereldwijd mogelijk om voorspellingsmodellen voor patiëntuitkomsten en resourceallocatie te ontwikkelen.

Financiën

Financiële instellingen benutten federated learning om hun diensten te verbeteren met behoud van strikte dataprivacy en naleving van regelgeving:

• Fraudedetectie: Banken trainen gezamenlijk effectievere fraudedetectiemodellen zonder gevoelige transactiegegevens te delen, zoals bij projecten onder leiding van WeBank in China.
• Kredietscores: Kredietverstrekkers kunnen nauwkeurigere kredietrisicomodellen ontwikkelen door te leren van diverse klantbestanden bij meerdere instellingen zonder persoonlijke financiële data te centraliseren.
• Anti-witwassen (AML): Instellingen verbeteren AML-detectiesystemen door gezamenlijk te trainen op patronen van verschillende banken zonder individuele transactiegegevens bloot te leggen.
• Gepersonaliseerde financiële diensten: Banken kunnen productaanbevelingen en beleggingsadvies bieden op basis van modellen die zijn getraind op diverse klantgroepen, terwijl individuele klantdata privé blijft.

IoT en mobiele apparaten

Federated learning vergroot de mogelijkheden van edge-apparaten en verbetert de gebruikerservaring met behoud van privacy:

• Voorspelling door smartphone-toetsenborden: Google's Gboard gebruikt federated learning om volgende-woordvoorspelling en autocorrectie te verbeteren zonder individuele typdata naar centrale servers te sturen.
• Slimme apparaten voor thuis: IoT-apparaten kunnen leren van collectief gebruikersgedrag om energieverbruik, beveiligingsfuncties en automatisering te optimaliseren zonder individuele huishouddata te delen.
• Autonome voertuigen: Autofabrikanten onderzoeken federated learning om autonome rijsystemen te verbeteren door te leren van diverse rijsituaties over meerdere voertuigen, zonder gevoelige locatie- en rijdata te centraliseren.
• Draagbare gezondheidsapparaten: Fitnesstrackers en smartwatches verbeteren gezondheidsalgoritmen via federated learning door te leren van diverse gebruikersdata zonder individuele gezondheidsinformatie prijs te geven.

Deze toepassingen laten zien dat federated learning niet alleen theoretisch is, maar een praktische oplossing voor uitdagingen in de echte wereld.

Geavanceerde privacy- en beveiligingsoverwegingen bij federated learning

Hoewel federated learning de privacy al verbetert door ruwe data lokaal te houden, worden extra technieken ingezet om de bescherming verder te versterken. Deze methoden zorgen ervoor dat zelfs de modelupdates die tijdens het leerproces worden gedeeld, geen gevoelige informatie onthullen.

Differential privacy

Differential privacy is een wiskundig kader dat gecontroleerde ruis toevoegt aan data of modelupdates, waardoor het vrijwel onmogelijk wordt om individuele datapunten te herleiden:

• Toevoegen van ruis: Willekeurige ruis wordt toegevoegd aan modelupdates voordat ze naar de centrale server worden gestuurd. Deze ruis verbergt individuele bijdragen terwijl de algemene statistische patronen behouden blijven.
• Privacybudget (ε): Een privacybudget, aangeduid met ε (epsilon), kwantificeert het maximale toegestane privacyverlies in het systeem. Hoe kleiner ε, hoe meer ruis wordt toegevoegd, wat sterkere privacygaranties biedt maar mogelijk de modelnauwkeurigheid vermindert.
• Adaptieve clipping: Om privacy en bruikbaarheid in balans te houden, bepalen adaptieve clippingtechnieken de optimale hoeveelheid ruis op basis van de gevoeligheid van de data.
• Lokale vs. globale differential privacy: Bij lokale differential privacy wordt ruis toegevoegd op de clientapparaten, terwijl bij globale differential privacy ruis wordt toegevoegd tijdens de aggregatie op de server.

Secure aggregation

Secure aggregation is een cryptografische techniek waarmee de server de som van modelupdates van meerdere clients kan berekenen zonder individuele updates te zien:

• Pairwise masking: Clients genereren willekeurige maskers die wegvallen wanneer ze over alle deelnemers worden opgeteld. Deze maskers worden toegepast op de modelupdates vóór het delen.
• Threshold-encryptie: Het aggregatieproces wordt opgesplitst over meerdere servers, waarbij een drempel aantal servers moet samenwerken om het eindresultaat te decrypten.
• Omgaan met uitval: Secure-aggregationprotocollen zijn ontworpen om clientuitval te verwerken, zodat het proces kan worden afgerond, zelfs als sommige clients niet meer beschikbaar zijn.
• Rekenefficiëntie: Recente vooruitgang heeft de rekenlast van secure aggregation aanzienlijk verminderd, waardoor het praktisch wordt voor grootschalige federated learning-systemen.

Homomorfe encryptie

Homomorfe encryptie is een geavanceerde techniek die berekeningen op versleutelde data mogelijk maakt: hiermee kan de server bewerkingen uitvoeren op versleutelde modelupdates zonder ze ooit te ontsleutelen, wat extra beveiliging en privacy biedt.

Uitdagingen van federated learning

Hoewel federated learning veel voordelen biedt, zijn er ook uitdagingen. We bespreken de belangrijkste knelpunten en enkele mogelijke oplossingen. 

Communicatiekosten

Federated learning-systemen vereisen vaak frequente uitwisseling tussen de centrale server en talloze clientapparaten, wat leidt tot aanzienlijke communicatie-overhead. 

Uitdagingen:

• Beperkingen in bandbreedte: Het verzenden van modelupdates, vooral bij grote neurale netwerken, kan veel bandbreedte vergen.
• Schaalbaarheidszorgen: Naarmate het aantal deelnemende apparaten groeit, kunnen communicatiekosten exponentieel toenemen.

Lopende oplossingen en onderzoek:

• Gradientcompressie: Technieken zoals kwantisatie en sparsificatie verkleinen de omvang van modelupdates.
• Local SGD: Stochastic gradient descent is een optimalisatie-algoritme dat door clients in federated learning wordt gebruikt om modellen op lokale data te trainen. Local SGD betekent meerdere SGD-iteraties lokaal uitvoeren voordat met de centrale server wordt gecommuniceerd.

Heterogeniteit van apparaten

Federated learning omvat vaak een breed scala aan apparaten met uiteenlopende reken- en opslagcapaciteiten. 

Uitdagingen:

• Verschillen in rekenkracht: Sommige apparaten kunnen moeite hebben met complexe modeltrainingstaken.
• Energiebeperkingen: Apparaten op batterijen moeten modeltraining afwegen tegen energiebesparing.

Lopende oplossingen en onderzoek:

• Adaptieve lokale training: De complexiteit van lokale berekeningen aanpassen op basis van apparaatcapaciteiten.
• Modelcompressie: Technieken zoals pruning en knowledge distillation om kleinere, efficiënte modellen te maken.

Risico's voor databeveiliging

Hoewel federated learning de privacy verbetert, introduceert het ook nieuwe beveiligingskwesties. 

Uitdagingen:

• Modelvergiftiging: Kwaadwillenden kunnen proberen slechte data of updates te injecteren om het globale model te compromitteren.
• Informatie-inferentieaanvallen: Geavanceerde technieken kunnen worden gebruikt om informatie over trainingsdata af te leiden uit modelupdates.

Lopende oplossingen en onderzoek:

• Robuuste aggregatie: Technieken zoals mediaan-gebaseerde aggregatie en Byzantijns-resiliente algoritmen om kwaadaardige updates te detecteren en te mitigeren.
• Differential privacy: Gecontroleerde ruis toevoegen aan modelupdates om inferentieaanvallen te voorkomen.

Ondanks deze uitdagingen ontwikkelt het vakgebied zich snel. Onderzoekers en praktijkmensen werken actief aan innovatieve oplossingen die niet alleen huidige beperkingen aanpakken, maar ook nieuwe mogelijkheden openen.

Conclusie

Federated learning is een belangrijke stap vooruit binnen machinelearning en biedt een privacyvriendelijke aanpak voor collaboratieve AI-ontwikkeling. Door modellen te trainen op gedecentraliseerde data worden zorgen over privacy en beveiliging aangepakt, terwijl de kracht van diverse datasets benut blijft. 

Ondanks uitdagingen zoals communicatiekosten, heterogeniteit van apparaten en potentiële beveiligingsrisico's, verbeteren lopend onderzoek en technologische vooruitgang de efficiëntie van federated learning-systemen voortdurend. Naarmate privacyregels strenger worden en de waarde van dataprivacy toeneemt, zal federated learning waarschijnlijk een steeds belangrijkere rol spelen in de toekomst van AI en machinelearning.

Wil je je kennis van machinelearning verdiepen en mogelijk federated learning aan je skillset toevoegen? Dan raden we het volgende aan:

1. Introduction to Machine Learning in Python-tutorial: Als je nieuw bent in machinelearning, is deze tutorial een uitstekend startpunt. Je maakt kennis met de belangrijkste concepten en technieken in Python, als basis voor meer geavanceerde onderwerpen zoals federated learning.
2. End-to-End Machine Learning-cursus: Ben je geïnteresseerd in een volledige cursus, dan biedt onze End-to-End Machine Learning-cursus een solide fundament in principes en praktijken van machinelearning, met de nodige achtergrond om geavanceerde technieken zoals federated learning te begrijpen en te implementeren.
3. Machine Learning Scientist with Python-carrièrepad: Wil je er echt je carrière van maken? Ons carrièrepad Machine Learning Scientist with Python biedt een diepgaande verkenning van machinelearning met Python, met een breed scala aan essentiële onderwerpen en technieken. De opgedane vaardigheden zijn waardevol voor iedereen die federated learning-systemen wil implementeren.

Door deze fundamentele ML-vaardigheden op te bouwen, ben je goed voorbereid om nieuwe gebieden zoals federated learning te verkennen en eraan bij te dragen, en positioneer je jezelf in de voorhoede van privacyvriendelijke AI-ontwikkeling.