फेडरेटेड लर्निंग: वितरित प्रशिक्षणासाठी एक सर्वसमावेशक मार्गदर्शक

फेडरेटेड लर्निंग (FL) ही एक क्रांतिकारी मशीन लर्निंग पद्धत आहे जी संवेदनशील डेटाची देवाणघेवाण न करता, डिव्हाइसेस किंवा सर्व्हरच्या विकेंद्रित नेटवर्कवर मॉडेल प्रशिक्षणास सक्षम करते. ही पद्धत विशेषतः अशा परिस्थितीत संबंधित आहे जिथे डेटाची गोपनीयता अत्यंत महत्त्वाची असते, जसे की आरोग्यसेवा, वित्त आणि मोबाईल कॉम्प्युटिंग. हा सर्वसमावेशक मार्गदर्शक फेडरेटेड लर्निंगची मूलभूत तत्त्वे, फायदे, आव्हाने आणि उपयोग शोधेल, ज्यामुळे या वेगाने विकसित होणाऱ्या क्षेत्राची सखोल माहिती मिळेल.

फेडरेटेड लर्निंग म्हणजे काय?

पारंपारिक मशीन लर्निंगमध्ये सामान्यतः मॉडेल प्रशिक्षणाकरिता डेटा एकाच ठिकाणी केंद्रीकृत केला जातो. तथापि, ही पद्धत गोपनीयतेच्या महत्त्वपूर्ण चिंता निर्माण करू शकते, विशेषतः संवेदनशील वापरकर्ता डेटा हाताळताना. फेडरेटेड लर्निंग या चिंता दूर करते, डेटाला मॉडेलकडे आणण्याऐवजी मॉडेलला डेटाकडे घेऊन जाते.

थोडक्यात, FL खालीलप्रमाणे कार्य करते:

1. ग्लोबल मॉडेल इनिशियलायझेशन: एक ग्लोबल मशीन लर्निंग मॉडेल सेंट्रल सर्व्हरवर सुरू केले जाते.
2. मॉडेल वितरण: ग्लोबल मॉडेल सहभागी डिव्हाइसेस किंवा क्लायंटच्या (उदा. स्मार्टफोन, एज सर्व्हर) उपसंचावर वितरित केले जाते.
3. स्थानिक प्रशिक्षण: प्रत्येक क्लायंट मॉडेलला त्याच्या स्थानिक डेटासेटवर प्रशिक्षित करतो. हा डेटा पूर्णपणे क्लायंटच्या डिव्हाइसवर राहतो, ज्यामुळे डेटा गोपनीयतेची खात्री होते.
4. पॅरामीटर एकत्रीकरण: स्थानिक प्रशिक्षणानंतर, प्रत्येक क्लायंट केवळ अपडेटेड मॉडेल पॅरामीटर्स (उदा. वेट्स आणि बायसेस) सेंट्रल सर्व्हरला परत पाठवतो. मूळ डेटा क्लायंट डिव्हाइस कधीही सोडत नाही.
5. ग्लोबल मॉडेल अपडेट: सेंट्रल सर्व्हर मिळालेल्या मॉडेल अपडेट्सना एकत्रित करतो, सामान्यतः फेडरेटेड ॲव्हरेजिंग सारख्या तंत्रांचा वापर करून, एक नवीन आणि सुधारित ग्लोबल मॉडेल तयार करतो.
6. पुनरावृत्ती: ग्लोबल मॉडेल इच्छित कामगिरीच्या पातळीवर येईपर्यंत पायऱ्या २-५ वारंवार पुनरावृत्त केल्या जातात.

FL चे मुख्य वैशिष्ट्य म्हणजे प्रशिक्षण डेटा विकेंद्रित राहतो, तो ज्या डिव्हाइसेसवर तयार झाला आहे त्याच ठिकाणी राहतो. यामुळे डेटा चोरी आणि गोपनीयतेच्या उल्लंघनाचा धोका लक्षणीयरीत्या कमी होतो, ज्यामुळे FL गोपनीयता-संरक्षित मशीन लर्निंगसाठी एक शक्तिशाली साधन बनते.

फेडरेटेड लर्निंगचे मुख्य फायदे

फेडरेटेड लर्निंग पारंपारिक केंद्रीकृत मशीन लर्निंगपेक्षा अनेक महत्त्वपूर्ण फायदे देते:

• वर्धित डेटा गोपनीयता: हा सर्वात प्रमुख फायदा आहे. कारण डेटा कधीही क्लायंट डिव्हाइसेस सोडत नाही, त्यामुळे डेटा चोरी आणि गोपनीयतेच्या उल्लंघनाचा धोका लक्षणीयरीत्या कमी होतो. आरोग्यसेवा आणि वित्त यांसारख्या उद्योगांमध्ये हे अत्यंत महत्त्वाचे आहे, जिथे डेटा गोपनीयता सर्वोच्च असते.
• डेटा ट्रान्सफर खर्चात घट: मोठ्या डेटासेटला सेंट्रल सर्व्हरवर हस्तांतरित करणे महाग आणि वेळखाऊ असू शकते, विशेषतः भौगोलिकदृष्ट्या विखुरलेल्या डेटाच्या बाबतीत. फेडरेटेड लर्निंग मोठ्या प्रमाणात डेटा हस्तांतरणाची गरज दूर करते, ज्यामुळे बँडविड्थ आणि संसाधने वाचतात.
• मॉडेल सामान्यीकरणात सुधारणा: फेडरेटेड लर्निंगमुळे मॉडेल्सना अधिक विविध प्रकारच्या डेटावर प्रशिक्षित करता येते, ज्यामुळे सामान्यीकरणाची कामगिरी सुधारते. विविध क्लायंट्सकडून अपडेट्स एकत्रित करून, मॉडेल विविध प्रकारच्या नमुन्यांमधून आणि परिस्थितींमधून शिकू शकते, ज्यामुळे ते अधिक मजबूत आणि अनुकूल बनते. उदाहरणार्थ, मोबाईल डिव्हाइसेसवर फेडरेटेड लर्निंग वापरून प्रशिक्षित केलेले भाषा मॉडेल जगभरातील वापरकर्त्यांकडून वेगवेगळ्या बोली आणि भाषेतील बारकावे शिकू शकते, ज्यामुळे अधिक व्यापक आणि अचूक मॉडेल तयार होते.
• डेटा नियमांचे पालन: फेडरेटेड लर्निंग संस्थांना GDPR (जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेग्युलेशन) आणि CCPA (कॅलिफोर्निया कंझ्युमर प्रायव्हसी ॲक्ट) सारख्या डेटा गोपनीयता नियमांचे पालन करण्यास मदत करू शकते, जे डेटा हाताळणी आणि प्रक्रियेवर कठोर आवश्यकता लागू करतात.
• सहयोगास प्रोत्साहन: फेडरेटेड लर्निंग अशा संस्थांमध्ये सहयोगास मदत करते ज्या स्पर्धात्मक किंवा नियामक चिंतांमुळे आपला डेटा थेट शेअर करण्यास तयार नसतात. मूळ डेटा शेअर न करता संयुक्त मॉडेल प्रशिक्षित करून, संस्था एकमेकांच्या डेटा मालमत्तेचा लाभ घेऊ शकतात आणि आपली गोपनीयता अबाधित ठेवू शकतात.

फेडरेटेड लर्निंगमधील आव्हाने

फेडरेटेड लर्निंग अनेक फायदे देत असले तरी, ते अनेक आव्हाने देखील सादर करते:

• कम्युनिकेशन खर्च: सेंट्रल सर्व्हर आणि असंख्य क्लायंट्स दरम्यान मॉडेल अपडेट्सची देवाणघेवाण करणे एक अडथळा ठरू शकते, विशेषतः मर्यादित बँडविड्थ किंवा अविश्वसनीय नेटवर्क कनेक्शनच्या परिस्थितीत. हे आव्हान कमी करण्यासाठी मॉडेल कॉम्प्रेशन, असिंक्रोनस अपडेट्स आणि निवडक क्लायंट सहभागासारख्या धोरणांचा वापर केला जातो.
• सांख्यिकीय विषमता (नॉन-आयआयडी डेटा): वेगवेगळ्या क्लायंट्समध्ये डेटाचे वितरण लक्षणीयरीत्या भिन्न असू शकते. याला सांख्यिकीय विषमता किंवा नॉन-आयआयडी (स्वतंत्र आणि समान वितरित) डेटा म्हणून ओळखले जाते. उदाहरणार्थ, वेगवेगळ्या देशांतील वापरकर्त्यांचे खरेदी वर्तन वेगळे असू शकते. योग्यरित्या हाताळले न गेल्यास यामुळे मॉडेलमध्ये पूर्वग्रह आणि कमी कामगिरी होऊ शकते. नॉन-आयआयडी डेटा हाताळण्यासाठी पर्सनलाइज्ड फेडरेटेड लर्निंग आणि मजबूत एकत्रीकरण अल्गोरिदम यांसारख्या तंत्रांचा वापर केला जातो.
• सिस्टम विषमता: क्लायंट्सकडे वेगवेगळ्या संगणकीय क्षमता, स्टोरेज क्षमता आणि नेटवर्क कनेक्टिव्हिटी असू शकते. काही क्लायंट्स शक्तिशाली सर्व्हर असू शकतात, तर काही संसाधने-मर्यादित मोबाईल डिव्हाइसेस असू शकतात. या सिस्टम विषमतेमुळे सर्व क्लायंट्समध्ये योग्य आणि कार्यक्षम प्रशिक्षण सुनिश्चित करणे कठीण होऊ शकते. सिस्टम विषमता हाताळण्यासाठी ॲडॉप्टिव्ह लर्निंग रेट्स आणि क्लायंट सिलेक्शन अल्गोरिदम यांसारख्या धोरणांचा वापर केला जातो.
• गोपनीयतेवरील हल्ले: फेडरेटेड लर्निंग डेटा गोपनीयतेचे संरक्षण करत असले तरी, ते गोपनीयतेवरील हल्ल्यांपासून पूर्णपणे सुरक्षित नाही. दुर्भावनापूर्ण घटक मॉडेल अपडेट्सचे विश्लेषण करून वैयक्तिक डेटा पॉइंट्सबद्दल माहिती काढू शकतात. फेडरेटेड लर्निंगची गोपनीयता वाढवण्यासाठी डिफरेंशियल प्रायव्हसी आणि सिक्योर ॲग्रीगेशन यांसारख्या तंत्रांचा वापर केला जातो.
• सुरक्षेचे धोके: फेडरेटेड लर्निंग सिस्टीम विविध सुरक्षा धोक्यांसाठी असुरक्षित असतात, जसे की बायझेंटाइन हल्ले (जिथे दुर्भावनापूर्ण क्लायंट चुकीचे किंवा दिशाभूल करणारे अपडेट्स पाठवतात) आणि मॉडेल पॉइझनिंग हल्ले (जिथे हल्लेखोर प्रशिक्षण प्रक्रियेत दुर्भावनापूर्ण डेटा टाकतात). हे सुरक्षा धोके कमी करण्यासाठी मजबूत एकत्रीकरण अल्गोरिदम आणि विसंगती शोधण्याचे तंत्र वापरले जाते.
• मॉडेल एकत्रीकरण: विविध क्लायंट्सकडून मॉडेल अपडेट्स एकत्रित करणे गुंतागुंतीचे असू शकते, विशेषतः नॉन-आयआयडी डेटा आणि सिस्टम विषमता हाताळताना. मॉडेलचे अभिसरण आणि कामगिरी सुनिश्चित करण्यासाठी योग्य एकत्रीकरण अल्गोरिदम निवडणे महत्त्वाचे आहे.

फेडरेटेड लर्निंगमधील प्रमुख तंत्रे

फेडरेटेड लर्निंगच्या आव्हानांना सामोरे जाण्यासाठी अनेक तंत्रे वापरली जातात:

• फेडरेटेड ॲव्हरेजिंग (FedAvg): हे सर्वात जास्त वापरले जाणारे एकत्रीकरण अल्गोरिदम आहे. हे सर्व क्लायंट्सकडून प्राप्त झालेल्या मॉडेल अपडेट्सची सरासरी काढते. सोपे आणि प्रभावी असले तरी, FedAvg नॉन-आयआयडी डेटासाठी संवेदनशील असू शकते.
• फेडरेटेड ऑप्टिमायझेशन (FedOpt): हे FedAvg चे सामान्यीकरण आहे जे अभिसरण सुधारण्यासाठी आणि नॉन-आयआयडी डेटा हाताळण्यासाठी Adam आणि SGD सारख्या ऑप्टिमायझेशन अल्गोरिदमचा समावेश करते.
• डिफरेंशियल प्रायव्हसी (DP): DP वैयक्तिक गोपनीयतेचे संरक्षण करण्यासाठी मॉडेल अपडेट्समध्ये नॉइज (noise) जोडते. यामुळे हल्लेखोरांना विशिष्ट डेटा पॉइंट्सबद्दल माहिती मिळवणे अधिक कठीण होते.
• सिक्योर ॲग्रीगेशन (SecAgg): SecAgg क्रिप्टोग्राफिक तंत्रांचा वापर करते जेणेकरून सेंट्रल सर्व्हर केवळ एकत्रित मॉडेल अपडेट्समध्ये प्रवेश करू शकेल, प्रत्येक क्लायंटच्या वैयक्तिक अपडेट्समध्ये नाही.
• मॉडेल कॉम्प्रेशन: मॉडेल अपडेट्सचा आकार कमी करण्यासाठी मॉडेल कॉम्प्रेशन तंत्र, जसे की क्वांटायझेशन आणि प्रूनिंग, वापरले जातात, ज्यामुळे कम्युनिकेशन खर्च कमी होतो.
• पर्सनलाइज्ड फेडरेटेड लर्निंग (PFL): PFL प्रत्येक क्लायंटसाठी वैयक्तिकृत मॉडेल शिकण्याचे उद्दिष्ट ठेवते, तरीही फेडरेटेड लर्निंगच्या फायद्यांचा लाभ घेते. हे विशेषतः अशा परिस्थितीत उपयुक्त असू शकते जिथे डेटा अत्यंत नॉन-आयआयडी असतो.
• क्लायंट सिलेक्शन: क्लायंट सिलेक्शन अल्गोरिदम प्रशिक्षणाच्या प्रत्येक फेरीत सहभागी होण्यासाठी क्लायंटचा उपसंच निवडण्यासाठी वापरले जातात. यामुळे कार्यक्षमता आणि मजबुती सुधारण्यास मदत होऊ शकते, विशेषतः सिस्टम विषमतेच्या परिस्थितीत.

फेडरेटेड लर्निंगचे उपयोग

फेडरेटेड लर्निंगचे विविध उद्योगांमध्ये विस्तृत उपयोग आहेत:

• आरोग्यसेवा: फेडरेटेड लर्निंगचा वापर रुग्णांच्या गोपनीयतेशी तडजोड न करता रुग्णांच्या डेटावर मशीन लर्निंग मॉडेल प्रशिक्षित करण्यासाठी केला जाऊ शकतो. उदाहरणार्थ, याचा उपयोग निदान साधने विकसित करणे, रोगाच्या प्रादुर्भावाचा अंदाज लावणे आणि उपचार योजना वैयक्तिकृत करण्यासाठी केला जाऊ शकतो. कल्पना करा की जगभरातील रुग्णालये वैद्यकीय प्रतिमांवरून दुर्मिळ रोग शोधण्यासाठी मॉडेल प्रशिक्षित करण्यासाठी सहयोग करत आहेत, आणि हे सर्व प्रत्यक्ष प्रतिमा शेअर न करता.
• वित्त: फेडरेटेड लर्निंगचा उपयोग फसवणूक शोधणे, क्रेडिट जोखमीचे मूल्यांकन करणे आणि ग्राहकांच्या डेटाचे संरक्षण करताना वित्तीय सेवा वैयक्तिकृत करण्यासाठी केला जाऊ शकतो. उदाहरणार्थ, बँका एकमेकांना व्यवहारांचे तपशील न सांगता, त्यांच्या संबंधित ग्राहकांच्या व्यवहार डेटाचा वापर करून संयुक्तपणे फसवणूक शोध मॉडेल तयार करू शकतात.
• मोबाईल कॉम्प्युटिंग: फेडरेटेड लर्निंग मोबाईल डिव्हाइसेसवर, जसे की स्मार्टफोन आणि टॅब्लेट, मॉडेल प्रशिक्षित करण्यासाठी अत्यंत योग्य आहे. याचा उपयोग कीबोर्ड प्रेडिक्शन, व्हॉईस रेकग्निशन आणि इमेज क्लासिफिकेशन सुधारण्यासाठी केला जाऊ शकतो, आणि वापरकर्त्याचा डेटा डिव्हाइसवरच ठेवला जातो. एका जागतिक कीबोर्ड ॲपचा विचार करा जे विविध भाषा आणि इनपुट शैलींमध्ये वैयक्तिक टायपिंग सवयींमधून शिकते, आणि हे सर्व करताना वापरकर्त्याचा डेटा पूर्णपणे खाजगी आणि डिव्हाइसवरच ठेवते.
• इंटरनेट ऑफ थिंग्ज (IoT): फेडरेटेड लर्निंगचा उपयोग IoT डिव्हाइसेस, जसे की सेन्सर्स आणि स्मार्ट होम उपकरणे, यांच्याकडून संकलित केलेल्या डेटावर मॉडेल प्रशिक्षित करण्यासाठी केला जाऊ शकतो. याचा उपयोग ऊर्जा वापर ऑप्टिमाइझ करणे, प्रेडिक्टिव्ह मेंटेनन्स सुधारणे आणि सुरक्षा वाढवण्यासाठी केला जाऊ शकतो. कल्पना करा की स्मार्ट होम डिव्हाइसेस ऊर्जा वापर ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी वापराच्या पद्धती शिकतात आणि डिव्हाइसच्या बिघाडाचे सूचक असलेल्या विसंगती आगाऊ शोधतात, आणि हे सर्व वैयक्तिक डेटा सेंट्रल सर्व्हरला न पाठवता.
• स्वायत्त वाहने: फेडरेटेड लर्निंगचा उपयोग स्वायत्त वाहनांसाठी मॉडेल प्रशिक्षित करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे त्यांना संवेदनशील डेटा शेअर न करता अनेक वाहनांच्या ड्रायव्हिंग अनुभवांमधून शिकता येते. यामुळे सुरक्षा आणि कार्यक्षमता सुधारू शकते.
• शिफारस प्रणाली: फेडरेटेड लर्निंग वापरकर्त्याच्या गोपनीयतेचा आदर करताना शिफारसी वैयक्तिकृत करू शकते. उदाहरणार्थ, ई-कॉमर्स प्लॅटफॉर्म वापरकर्त्यांच्या डिव्हाइसेसवर स्थानिकरित्या संग्रहित केलेल्या खरेदी इतिहासाच्या डेटावर शिफारस मॉडेल प्रशिक्षित करू शकतात, तो डेटा गोळा करून केंद्रीकृत करण्याची गरज न पडता.

प्रत्यक्षात फेडरेटेड लर्निंग: वास्तविक जगातील उदाहरणे

अनेक संस्था विविध अनुप्रयोगांमध्ये फेडरेटेड लर्निंग आधीच लागू करत आहेत:

• Google: Google अँड्रॉइड डिव्हाइसेसवर आपल्या Gboard कीबोर्ड प्रेडिक्शन मॉडेलला प्रशिक्षित करण्यासाठी फेडरेटेड लर्निंगचा वापर करते.
• Owkin: Owkin ही एक आरोग्यसेवा स्टार्टअप आहे जी सहयोगी संशोधन प्रकल्पांसाठी रुग्णालये आणि संशोधन संस्थांना जोडण्यासाठी फेडरेटेड लर्निंगचा वापर करते.
• Intel: Intel आरोग्यसेवा, वित्त आणि उत्पादन यासह विविध उद्योगांसाठी फेडरेटेड लर्निंग सोल्यूशन्स विकसित करत आहे.
• NVIDIA: NVIDIA फेडरेटेड लर्निंगसाठी एक प्लॅटफॉर्म प्रदान करते जो विविध क्षेत्रांतील संस्थांद्वारे वापरला जातो.

फेडरेटेड लर्निंगचे भविष्य

फेडरेटेड लर्निंग हे एक वेगाने विकसित होणारे क्षेत्र आहे ज्यात लक्षणीय क्षमता आहे. भविष्यातील संशोधनाच्या दिशांमध्ये खालील गोष्टींचा समावेश आहे:

• अधिक मजबूत आणि कार्यक्षम एकत्रीकरण अल्गोरिदम विकसित करणे.
• फेडरेटेड लर्निंग सिस्टीममध्ये गोपनीयता आणि सुरक्षा सुधारणे.
• नॉन-आयआयडी डेटा आणि सिस्टम विषमतेच्या आव्हानांना सामोरे जाणे.
• विविध उद्योगांमध्ये फेडरेटेड लर्निंगच्या नवीन उपयोगांचा शोध घेणे.
• फेडरेटेड लर्निंगसाठी प्रमाणित फ्रेमवर्क आणि साधने तयार करणे.
• डिफरेंशियल प्रायव्हसी आणि होमोमॉर्फिक एन्क्रिप्शन सारख्या उदयोन्मुख तंत्रज्ञानासह एकत्रीकरण.

जसजशी डेटा गोपनीयतेची चिंता वाढत आहे, तसतसे फेडरेटेड लर्निंग मशीन लर्निंगसाठी एक अधिकाधिक महत्त्वाचे प्रतिमान बनणार आहे. गोपनीयतेचे संरक्षण करताना विकेंद्रित डेटावर मॉडेल प्रशिक्षित करण्याची त्याची क्षमता, AI च्या फायद्यांचा लाभ घेऊ इच्छिणाऱ्या परंतु डेटा सुरक्षेशी तडजोड करू न इच्छिणाऱ्या संस्थांसाठी एक शक्तिशाली साधन बनवते.

फेडरेटेड लर्निंग लागू करण्यासाठी कृतीशील माहिती

जर तुम्ही फेडरेटेड लर्निंग लागू करण्याचा विचार करत असाल, तर येथे काही कृतीशील माहिती आहे:

• तुमच्या डेटा गोपनीयतेच्या आवश्यकतांची स्पष्ट समज घेऊन सुरुवात करा. कोणत्या डेटाचे संरक्षण करणे आवश्यक आहे? डेटा चोरीचे संभाव्य धोके कोणते आहेत?
• तुमच्या अनुप्रयोगासाठी योग्य फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क निवडा. TensorFlow Federated आणि PyTorch Federated सारखे अनेक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क उपलब्ध आहेत.
• नॉन-आयआयडी डेटा आणि सिस्टम विषमतेच्या आव्हानांचा काळजीपूर्वक विचार करा. या आव्हानांना तोंड देण्यासाठी विविध एकत्रीकरण अल्गोरिदम आणि क्लायंट निवड धोरणांसह प्रयोग करा.
• गोपनीयतेवरील हल्ले आणि सुरक्षा धोक्यांपासून संरक्षण करण्यासाठी मजबूत सुरक्षा उपाय लागू करा. डिफरेंशियल प्रायव्हसी, सिक्योर ॲग्रीगेशन आणि विसंगती शोध यांसारख्या तंत्रांचा वापर करा.
• तुमच्या फेडरेटेड लर्निंग सिस्टमच्या कामगिरीचे सतत निरीक्षण आणि मूल्यांकन करा. मॉडेल अचूकता, प्रशिक्षण वेळ आणि कम्युनिकेशन खर्च यांसारख्या प्रमुख मेट्रिक्सचा मागोवा घ्या.
• फेडरेटेड लर्निंग समुदायाशी संलग्न रहा. ऑनलाइन अनेक संसाधने उपलब्ध आहेत, ज्यात संशोधन पत्रे, ट्युटोरियल्स आणि ओपन-सोर्स कोड यांचा समावेश आहे.

निष्कर्ष

फेडरेटेड लर्निंग हा मशीन लर्निंगसाठी एक गेम-चेंजिंग दृष्टिकोन आहे जो गोपनीयतेचे संरक्षण करताना विकेंद्रित डेटावर मॉडेल प्रशिक्षित करण्यासाठी एक शक्तिशाली उपाय प्रदान करतो. जरी यात काही आव्हाने असली तरी, फेडरेटेड लर्निंगचे फायदे निर्विवाद आहेत, विशेषतः अशा उद्योगांमध्ये जिथे डेटा गोपनीयता अत्यंत महत्त्वाची आहे. जसजसे हे क्षेत्र विकसित होत राहील, तसतसे येत्या काही वर्षांत आपल्याला फेडरेटेड लर्निंगचे आणखी नाविन्यपूर्ण उपयोग पाहायला मिळतील अशी अपेक्षा आहे.

फेडरेटेड लर्निंगची मूलभूत तत्त्वे, फायदे, आव्हाने आणि तंत्रे समजून घेऊन, संस्था अधिक अचूक, मजबूत आणि गोपनीयता-संरक्षित मशीन लर्निंग मॉडेल तयार करण्यासाठी त्याच्या क्षमतेचा उपयोग करू शकतात.