Federated learning เป็นวิธีการเรียนรู้แบบเครื่องศาสตร์ที่ช่วยให้อุปกรณ์หรือโหนดต่าง ๆ สามารถฝึกสอนโมเดลร่วมกันโดยไม่ต้องแชร์ข้อมูลต้นฉบับของพวกเขากับเซิร์ฟเวอร์ส่วนกลาง แทนที่จะส่งโมเดลไปยังแต่ละอุปกรณ์หรือโหนดและกระบวนการฝึกสอนจะเกิดขึ้นในแต่ละอุปกรณ์ตามที่อยู่ที่มีอยู่ ข้อมูลเฉพาะส่วนที่เกิดขึ้นจากกระบวนการฝึกสอนแต่ละของอุปกรณ์จะถูกส่งกลับไปยังเซิร์ฟเวอร์ส่วนกลางเพื่อรวมเข้าด้วยกันเพื่ออัปเดตโมเดลทั่วโลก กระบวนการนี้จะทำซ้ำกันอย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล
ข้อดีหลักของ federated learning คือช่วยแก้ไขปัญหาเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวที่เกี่ยวข้องกับการจัดเก็บข้อมูลที่มีส่วนกลาง แทนที่จะส่งข้อมูลที่ละเอียดอ่อนไปยังเซิร์ฟเวอร์ส่วนกลาง ข้อมูลยังคงอยู่บนอุปกรณ์ท้องถิ่นเพื่อรักษาความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของผู้ใช้ข้อมูล
Federated learning มีการใช้งานในหลากหลายด้าน แต่บางส่วนที่มีการใช้งานอย่างกว้างขวาง ได้แก่:
- อุปกรณ์มือถือและอินเทอร์เน็ตของสิ่งของ (IoT): Federated learning เป็นที่เหมาะสมสำหรับการฝึกสอนโมเดลบนอุปกรณ์มือถือ อุปกรณ์สวมใส่และอุปกรณ์ IoT ที่มักมีทรัพยากรความสามารถจำกัดและอาจจะมีข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานที่ละเอียดอ่อน การใช้ federated learning เป็นทางเลือกที่เหมาะสม
- ด้านสุขภาพ: ในอุตสาหกรรมด้านสุขภาพ federated learning กำลังเป็นที่น่าสนใจเนื่องจากข้อกำหนดในด้านความเป็นส่วนตัวที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลของผู้ป่วย โรงพยาบาลและสถาบันทางการแพทย์สามารถร่วมมือกันในการพัฒนาโมเดลทางการแพทย์โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลของผู้ป่วยแต่ละคน
- การเงิน: สถาบันการเงินมีการจัดการข้อมูลลูกค้าที่เป็นข้อมูลที่ละเอียดอ่อน การใช้ federated learning ช่วยให้ธนาคารและผู้ให้บริการทางการเงินพัฒนาโมเดลประเมินความเสี่ยงที่ดีขึ้นโดยไม่เปิดเผยความเป็นส่วนตัวของลูกค้า
- อุตสาหกรรมผลิต: ในการผลิต federated learning สามารถนำไปใช้สำหรับการบำรุงรักษาที่พยุงยืดของเครื่องจักรโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลที่เป็นความลับกับคู่แข่ง
- ระบบจำหน่ายอัจฉริยะและพลังงาน: การใช้ Federated Learning สามารถนำไปใช้ในอุตสาหกรรมพลังงานเพื่อประโยชน์ในหลายด้าน เช่นการทำนายการพยุงยืดโหลดและการปรับแต่งเครือข่ายไฟฟ้าเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ พร้อมทั้งรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลในการใช้งาน