By Maya Wong– Marketing Analyst at FreightAmigo (2024年2月1日)
聯盟式學習已經成為機器學習領域的一種革命性方法。它解決了在分散數據上訓練機器學習模型時所面臨的挑戰，同時保護數據的隱私和安全。FreightAmigo 為大家概述了聯盟式學習的概念、重要性、工作原理、優勢和核心挑戰。此外，它還探討了聯盟式學習在供應鏈管理等行業中的各種應用以及其潛在影響。
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什麼是聯盟式學習？
聯盟式學習是一種機器學習技術，可以在分散的數據源上進行模型訓練，而無需將數據集中存儲。與傳統的機器學習方法不同，傳統方法需要將數據收集並存儲在中央服務器上，而聯盟式學習允許直接在個別設備或本地服務器上訓練模型。模型參數被共享和聚合，實現協作學習，同時不暴露原始數據。
聯盟式學習的分散性確保了數據的隱私和安全，使其成為涉及敏感或個人數據的應用的理想解決方案。在聯盟式學習中，模型被發送到數據，而不是將數據發送到中央位置。這種方法不僅保護用戶隱私，還減少了大規模數據傳輸的需求，實現了網絡資源的高效利用。
聯盟式學習的重要性
聯盟式學習為傳統機器學習方法的多個限制提供了解決方案，並提供了獨特的優勢，使其成為數據隱私和分布式計算時代的關鍵技術。以下是聯盟式學習的重要性：
- 數據安全性：在傳統機器學習中，數據集中存儲容易面臨安全風險。聯盟式學習將訓練數據保留在設備或本地服務器上，最大程度地減少數據暴露的風險。
- 數據多樣性：聯盟式學習可以從多個來源聚合數據，產生更多樣化和具有代表性的數據集。這種多樣性增強了訓練模型的韌性和泛化能力。
- 實時持續學習：聯盟式學習通過允許模型實時根據客戶數據進行更新，促進了持續學習。這使得模型能夠適應不斷變化的數據模式，並提供最新的洞察。
- 資源利用效率：通過在邊緣設備或本地服務器上訓練模型，聯盟式學習減少了大量的網絡通信和數據傳輸需求。這樣可以實現網絡資源的高效利用，並提高可擴展性。
聯盟式學習的工作原理
聯盟式學習的工作原理包括幾個步驟，從將初始模型分發到本地設備或服務器開始。以下是聯盟式學習的工作流程概述：
- 模型分發：預先訓練的或未初始化的模型被分發到參與聯盟式學習過程的本地設備或服務器。
- 本地模型訓練：每個設備或服務器使用其相應的數據集訓練本地機器學習模型。訓練過程在本地進行，而不共享原始數據。
- 結果聚合：訓練好的本地模型將其更新或模型參數發送到中央服務器或聚合器。聚合器將這些更新結合起來創建一個全局模型。
- 全局模型優化：全局模型將聚合的更新納入並進行進一步的優化，以提高性能和準確性。
- 知識共享：優化後的全局模型參數與參與的設備或服務器進行共享。將全局模型整合到本地模型中增強了整個學習過程。
通過反覆重複這些步驟，聯邦式學習實現了在分散式數據源上協作訓練機器學習模型，從而在不影響數據隱私的情況下改善模型。
聯盟式學習的優勢
聯盟式學習相對於傳統機器學習方法提供了多個優勢。以下是聯盟式學習的一些關鍵優勢：
- 數據隱私：聯盟式學習允許在無需將敏感數據傳輸到中央服務器的情況下進行模型訓練，確保數據隱私並符合隱私法規要求。
- 資源利用效率：通過利用本地計算資源，聯盟式學習減少了網絡通信和數據傳輸，實現了資源的高效利用。
- 模型泛化能力提升：聯盟式學習實現了多樣化本地數據集的聚合，從而產生對不同數據分佈和來源具有更好泛化能力的模型。
- 實時學習：聯盟式學習的迭代性質使模型能夠持續學習並適應不斷變化的數據模式，確保提供最新的洞察和預測。
- 減少偏差：聯盟式學習通過在來自不同來源的多樣化數據集上進行訓練，減輕了模型存在偏差的風險，減少了數據不平衡或偏斜的影響。
這些優勢使得聯盟式學習成為在數據隱私、資源利用效率和模型泛化能力至關重要的各種應用領域中具有潛力的方法。
聯盟式學習的主要挑戰
儘管聯盟式學習提供了令人興奮的機會，但也存在一些需要解決的挑戰，以實現成功的實施。以下是聯盟式學習的一些核心挑戰：
- 通信效率：聯盟式學習涉及本地設備或服務器與中央聚合器之間的頻繁通信。確保高效的通信協議並最小化通信開銷對於可擴展性至關重要。
- 系統異質性：不同的設備或服務器可能具有不同的硬件能力和計算資源。開發處理系統異質性的技術對於有效的聯盟式學習至關重要。
- 統計異質性：本地數據集可能具有不同的統計特徵，導致本地模型性能的差異。適當處理統計異質性是確保準確的全局模型聚合的必要條件。
- 隱私問題：儘管聯盟式學習保護數據隱私，但仍需要解決潛在的隱私風險，例如成員推斷攻擊或模型反演攻擊。融入隱私保護技術對於保持數據機密性至關重要。
通過解決這些挑戰，聯盟式學習可以成為一種廣泛應用的協作和保護隱私的機器學習技術。
聯盟式學習的應用
聯盟式學習在供應鏈管理、醫療保健、金融等各個行業具有多種應用。以下是聯盟式學習的一些突出應用：
- 供應鏈管理：在供應鏈管理中，聯盟式學習可用於在供應鏈網絡中分佈的不同節點上訓練預測模型。這可以實現準確的需求預測、庫存優化和供應鏈風險管理，同時保護數據的隱私和安全。
- 醫療保健：聯盟式學習在醫療保健領域尤其有益，其中患者數據隱私至關重要。它允許在多個醫療服務提供者的數據上訓練模型，而無需共享敏感的患者信息。這使得協作性疾病預測、個性化治療建議和醫學影像分析成為可能。
- 金融：聯盟式學習可應用於金融機構中，用於詐騙檢測、信用評分和風險評估。通過在分佈式數據源上訓練模型，金融機構可以提高準確性，同時遵守有關數據隱私和安全的法規。
- 智慧城市：聯盟式學習可以促進智慧城市的發展，通過對從各種感應器和設備收集的數據進行模型訓練。這有助於實時交通管理、能源優化和城市規劃，同時不損害個人數據的隱私。
- 工業物聯網：在工業物聯網領域，聯盟式學習允許在邊緣設備或本地服務器上協作訓練機器學習模型。這可以實現預測性維護、異常檢測和工業流程優化，同時保護數據隱私。
這些應用突顯了聯盟式學習的潛力，通過發掘分佈式數據的價值，同時確保隱私和安全，從而革新各個行業。
金融科技落地應用
FreightAmigo夥渣打銀行（香港）有限公司（ 渣打香港 ）合作，攜手利用香港應用科技研究院（應科院）開發的「聯盟式學習」私隱保障技術，預先篩選一批合適的FreightAmigo中小企客戶，在確保客戶數據私隱下，為中小企配對相應渣打香港的金融服務和產品，簡化金融機構內中小企貸款申請的評估和審批流程。
