கூட்டு கற்றல்: உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்கான ஒரு விரிவான வழிகாட்டி

இன்றைய தரவு சார்ந்த உலகில், செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மற்றும் இயந்திர கற்றல் (ML) ஆகியவை உலகளவில் தொழில்களை வேகமாக மாற்றி வருகின்றன. இருப்பினும், மாடல் பயிற்சிக்காக தரவை மையப்படுத்தும் பாரம்பரிய அணுகுமுறை பெரும்பாலும் குறிப்பிடத்தக்க தனியுரிமை கவலைகளையும் நடைமுறை வரம்புகளையும் எழுப்புகிறது. கூட்டு கற்றல் (FL) ஒரு நம்பிக்கைக்குரிய தீர்வாக வெளிப்படுகிறது, இது தரவைத் தனிப்பட்டதாக வைத்திருக்கும்போதே பரவலாக்கப்பட்ட சாதனங்களில் கூட்டு மாடல் பயிற்சியை செயல்படுத்துகிறது. இந்த வழிகாட்டி கூட்டு கற்றல், அதன் நன்மைகள், சவால்கள், பயன்பாடுகள் மற்றும் எதிர்காலப் போக்குகள் பற்றிய ஒரு விரிவான கண்ணோட்டத்தை வழங்குகிறது, இது பல்வேறு பின்னணிகள் மற்றும் கண்ணோட்டங்களைக் கொண்ட உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்கு உதவுகிறது.

கூட்டு கற்றல் என்றால் என்ன?

கூட்டு கற்றல் என்பது ஒரு பரவலாக்கப்பட்ட இயந்திர கற்றல் அணுகுமுறையாகும், இது உள்ளூர் தரவு மாதிரிகளைக் கொண்ட அதிக எண்ணிக்கையிலான பரவலாக்கப்பட்ட சாதனங்களில் (எ.கா., ஸ்மார்ட்போன்கள், IoT சாதனங்கள், எட்ஜ் சர்வர்கள்) மாடல் பயிற்சியை அனுமதிக்கிறது. தரவை மையப்படுத்துவதற்குப் பதிலாக, கூட்டு கற்றல் மாடலை தரவிற்கு கொண்டு வருகிறது, இதன் மூலம் முக்கியமான தகவல்களை நேரடியாகப் பகிராமல் கூட்டு கற்றலை செயல்படுத்துகிறது.

கூட்டு கற்றலின் முக்கிய பண்புகள்:

• பரவலாக்கப்பட்ட தரவு: தரவு தனிப்பட்ட சாதனங்களில் உள்ளது மற்றும் ஒரு மைய சேவையகத்திற்கு மாற்றப்படுவதில்லை.
• கூட்டு மாடல் பயிற்சி: ஒவ்வொரு சாதனத்திலும் பயிற்சி பெற்ற உள்ளூர் மாடல்களின் புதுப்பிப்புகளை ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம் ஒரு உலகளாவிய மாடல் மீண்டும் மீண்டும் பயிற்சி அளிக்கப்படுகிறது.
• தனியுரிமைப் பாதுகாப்பு: முக்கியமான தரவு சாதனத்திலேயே உள்ளது, தனியுரிமை அபாயங்களைக் குறைக்கிறது.
• தொடர்புத் திறன்: மூலத் தரவுகள் அல்ல, மாடல் புதுப்பிப்புகள் மட்டுமே அனுப்பப்படுகின்றன, இது தொடர்புச் செலவைக் குறைக்கிறது.

கூட்டு கற்றல் எவ்வாறு செயல்படுகிறது: ஒரு படிப்படியான விளக்கம்

கூட்டு கற்றல் செயல்முறை பொதுவாக பின்வரும் படிகளை உள்ளடக்கியது:

1. தொடக்கநிலை: ஒரு மைய சேவையகம் ஒரு உலகளாவிய மாடலைத் தொடங்குகிறது.
2. தேர்வு: சேவையகம் பங்கேற்கும் சாதனங்களின் (கிளையண்டுகள்) ஒரு துணைக்குழுவைத் தேர்ந்தெடுக்கிறது.
3. உள்ளூர் பயிற்சி: தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட ஒவ்வொரு சாதனமும் உலகளாவிய மாடலைப் பதிவிறக்கம் செய்து, அதன் சொந்தத் தரவில் உள்நாட்டில் பயிற்சி அளிக்கிறது.
4. புதுப்பிப்பு அனுப்புதல்: ஒவ்வொரு சாதனமும் அதன் புதுப்பிக்கப்பட்ட மாடல் அளவுருக்களை (அல்லது சரிவுகளை) மீண்டும் சேவையகத்திற்கு அனுப்புகிறது.
5. ஒருங்கிணைத்தல்: புதிய, மேம்படுத்தப்பட்ட உலகளாவிய மாடலை உருவாக்க, பங்கேற்கும் அனைத்து சாதனங்களிலிருந்தும் புதுப்பிப்புகளை சேவையகம் ஒருங்கிணைக்கிறது.
6. மறுசெயல்: உலகளாவிய மாடல் திருப்திகரமான செயல்திறன் நிலையை அடையும் வரை படிகள் 2-5 மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படுகின்றன.

இந்த மறுசெயல் செயல்முறை, பங்கேற்கும் அனைத்து சாதனங்களின் தரவையும் நேரடியாக அணுகாமல், அவற்றின் கூட்டு அறிவிலிருந்து உலகளாவிய மாடல் கற்றுக்கொள்ள அனுமதிக்கிறது.

கூட்டு கற்றலின் நன்மைகள்

கூட்டு கற்றல் பாரம்பரிய மையப்படுத்தப்பட்ட இயந்திர கற்றல் அணுகுமுறைகளை விட பல குறிப்பிடத்தக்க நன்மைகளை வழங்குகிறது:

• மேம்படுத்தப்பட்ட தரவு தனியுரிமை: சாதனத்தில் தரவை வைத்திருப்பதன் மூலம், கூட்டு கற்றல் தரவு மீறல்களின் அபாயத்தைக் குறைத்து பயனர் தனியுரிமையைப் பாதுகாக்கிறது.
• குறைந்த தொடர்பு செலவுகள்: பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை அனுப்புவதை விட மாடல் புதுப்பிப்புகளை அனுப்புவது மிகவும் திறமையானது, இது தொடர்பு அலைவரிசை தேவைகள் மற்றும் செலவுகளைக் குறைக்கிறது.
• மேம்படுத்தப்பட்ட மாடல் பொதுமைப்படுத்தல்: பல்வேறுபட்ட உள்ளூர் தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சி அளிப்பது மிகவும் வலுவான மற்றும் பொதுமைப்படுத்தக்கூடிய மாடல்களுக்கு வழிவகுக்கும். ஒரு உலகளாவிய வங்கி தனது மோசடி கண்டறிதல் மாடலை மேம்படுத்த விரும்பும் ஒரு சூழ்நிலையைக் கவனியுங்கள். கூட்டு கற்றல் மூலம், நியூயார்க் முதல் டோக்கியோ வரையிலான ஒவ்வொரு கிளையும், தங்கள் உள்ளூர் பரிவர்த்தனைத் தரவுகளில் மாடலைப் பயிற்றுவிக்க முடியும், இது கிளைகளுக்குள் அல்லது எல்லைகள் முழுவதும் முக்கியமான வாடிக்கையாளர் தகவல்களைப் பகிராமல், உலகளவில் அதிக விழிப்புணர்வு மற்றும் துல்லியமான மோசடி கண்டறிதல் அமைப்புக்கு பங்களிக்கிறது.
• தரவு ஒழுங்குமுறைகளுடன் இணக்கம்: ஐரோப்பாவில் GDPR (பொது தரவு பாதுகாப்பு ஒழுங்குமுறை) மற்றும் அமெரிக்காவில் CCPA (கலிபோர்னியா நுகர்வோர் தனியுரிமைச் சட்டம்) போன்ற கடுமையான தரவு தனியுரிமை விதிமுறைகளுக்கு இணங்க கூட்டு கற்றல் நிறுவனங்களுக்கு உதவுகிறது.
• பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கான அணுகல்: தனியுரிமை, பாதுகாப்பு அல்லது தளவாடக் கட்டுப்பாடுகள் காரணமாக மையப்படுத்த முடியாத தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சி அளிக்க கூட்டு கற்றல் உதவுகிறது. உலகெங்கிலும் உள்ள மருத்துவமனைகளை உள்ளடக்கிய ஒரு கூட்டு ஆராய்ச்சித் திட்டத்தைக் கற்பனை செய்து பாருங்கள். கூட்டு கற்றல், வெவ்வேறு நாடுகளில் உள்ள நோயாளி இரகசியத்தன்மை விதிமுறைகளை மீறாமல், நோயாளி தரவுகளில் ஒரு கண்டறியும் மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்க அனுமதிக்கிறது, இது மருத்துவ ஆராய்ச்சியில் முன்னேற்றங்களுக்கு வழிவகுக்கிறது.

கூட்டு கற்றலின் சவால்கள்

கூட்டு கற்றல் பல நன்மைகளை வழங்கினாலும், அது பல சவால்களையும் முன்வைக்கிறது:

• தொடர்புத் தடைகள்: சாதனங்களுக்கும் சேவையகத்திற்கும் இடையில் மாடல் புதுப்பிப்புகளைத் தொடர்புகொள்வது ஒரு தடையாக இருக்கலாம், குறிப்பாக அதிக எண்ணிக்கையிலான சாதனங்கள் அல்லது நம்பமுடியாத நெட்வொர்க் இணைப்புகளுடன். இதைத் தணிக்க மாடல் சுருக்கம் மற்றும் ஒத்திசைவற்ற புதுப்பிப்புகள் போன்ற உத்திகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
• புள்ளிவிவர பன்முகத்தன்மை (Non-IID தரவு): வெவ்வேறு சாதனங்களில் உள்ள தரவு வெவ்வேறு விநியோகங்களைக் கொண்டிருக்கலாம் (non-IID), இது சார்புடைய மாடல்களுக்கு வழிவகுக்கும். உதாரணமாக, ஸ்மார்ட்போன்களில் உள்ள பயனர் நடத்தை தரவு வெவ்வேறு மக்கள்தொகை மற்றும் புவியியல் இருப்பிடங்களில் கணிசமாக வேறுபடுகிறது. இதைத் தீர்க்க தனிப்பயனாக்கப்பட்ட கூட்டு கற்றல் மற்றும் தரவு பெருக்குதல் போன்ற நுட்பங்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
• அமைப்பு பன்முகத்தன்மை: சாதனங்கள் வெவ்வேறு வன்பொருள் திறன்கள், மென்பொருள் பதிப்புகள் மற்றும் நெட்வொர்க் இணைப்பு ஆகியவற்றைக் கொண்டிருக்கலாம், இது பயிற்சி செயல்திறனைப் பாதிக்கலாம். குறைந்த சக்தி சென்சார்கள் முதல் அதிக சக்தி வாய்ந்த எட்ஜ் சர்வர்கள் வரை பரவியுள்ள IoT சாதனங்களின் நெட்வொர்க்கில் ஒரு கூட்டு கற்றல் மாடலை நிலைநிறுத்துவதைக் கற்பனை செய்து பாருங்கள். மாறுபடும் செயலாக்க சக்தி மற்றும் நெட்வொர்க் அலைவரிசைக்கு ஏற்ப தழுவல் பயிற்சி உத்திகள் தேவை.
• பாதுகாப்பு அச்சுறுத்தல்கள்: கூட்டு கற்றல் அமைப்புகள் விஷத் தாக்குதல்கள் (தீங்கிழைக்கும் சாதனங்கள் சிதைந்த புதுப்பிப்புகளை அனுப்பும்) மற்றும் அனுமானத் தாக்குதல்கள் (தாக்குபவர்கள் மாடல் புதுப்பிப்புகளிலிருந்து முக்கியமான தகவல்களை ஊகிக்க முயற்சிப்பது) போன்ற பல்வேறு பாதுகாப்புத் தாக்குதல்களுக்கு ஆளாகின்றன. இந்தத் தாக்குதல்களுக்கு எதிராகப் பாதுகாக்க, வலுவான ஒருங்கிணைப்பு வழிமுறைகள் மற்றும் வேறுபட்ட தனியுரிமை போன்ற தனியுரிமையை மேம்படுத்தும் நுட்பங்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
• தனியுரிமைக் கவலைகள்: கூட்டு கற்றல் தனியுரிமையை மேம்படுத்தினாலும், அது அனைத்து தனியுரிமை அபாயங்களையும் நீக்குவதில்லை. தாக்குபவர்கள் மாடல் புதுப்பிப்புகளிலிருந்து முக்கியமான தகவல்களை ஊகிக்க முடியும். வேறுபட்ட தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பான பல-தரப்பு கணக்கீடு ஆகியவை வலுவான தனியுரிமை உத்தரவாதங்களை வழங்க கூட்டு கற்றலுடன் அடிக்கடி இணைக்கப்படுகின்றன.
• ஊக்கத்தொகை வழிமுறைகள்: கூட்டு கற்றலில் பங்கேற்க சாதனங்களை ஊக்குவிப்பது சவாலானது. தங்கள் ஸ்மார்ட்போன்களைப் பயன்படுத்தி குடிமை விஞ்ஞானிகளிடமிருந்து காற்றுத் தரத் தரவுகளைச் சேகரிப்பதை நோக்கமாகக் கொண்ட ஒரு உலகளாவிய முன்முயற்சிக்கு, பங்கேற்பதற்கான ஊக்கத்தொகைகள் தேவை, যেমন தனிப்பயனாக்கப்பட்ட அறிக்கைகள் அல்லது மேம்பட்ட தரவு பகுப்பாய்வு கருவிகளுக்கான அணுகல்.

கூட்டு கற்றலின் பயன்பாடுகள்

கூட்டு கற்றல் பரந்த அளவிலான தொழில்களில் பயன்பாடுகளைக் காண்கிறது:

• சுகாதாரம்: முக்கியமான மருத்துவப் பதிவுகளைப் பகிராமல் பல மருத்துவமனைகளிலிருந்து நோயாளி தரவுகளில் கண்டறியும் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவித்தல். உதாரணமாக, ஐரோப்பிய மருத்துவமனைகளின் ஒரு கூட்டமைப்பு, GDPR விதிமுறைகளுக்கு இணங்கி, நோயாளி தனியுரிமையை உறுதிசெய்து, கூட்டு கற்றலைப் பயன்படுத்தி AI-இயங்கும் நுரையீரல் புற்றுநோய் கண்டறிதல் முறையை உருவாக்க ஒத்துழைக்கலாம்.
• நிதி: வாடிக்கையாளர் தனியுரிமையை சமரசம் செய்யாமல் பல வங்கிகளின் பரிவர்த்தனைத் தரவைப் பயன்படுத்தி மோசடி கண்டறிதல் மாதிரிகளைக் உருவாக்குதல். ஒரு உலகளாவிய வங்கி கூட்டணி, உண்மையான பரிவர்த்தனைத் தரவைப் பகிராமல், வெவ்வேறு கண்டங்களில் உள்ள உறுப்பினர் வங்கிகளிடமிருந்து திரட்டப்பட்ட பரிவர்த்தனைத் தரவுகளில் பயிற்சி அளிப்பதன் மூலம் மிகவும் வலுவான மற்றும் துல்லியமான மோசடி கண்டறிதல் மாதிரியை உருவாக்க கூட்டு கற்றலைப் பயன்படுத்தலாம்.
• தொலைத்தொடர்பு: தனிப்பட்ட ஸ்மார்ட்போன்களில் பயனர் தட்டச்சுத் தரவுகளில் பயிற்சி அளிப்பதன் மூலம் மொபைல் விசைப்பலகை முன்கணிப்பு மாதிரிகளை மேம்படுத்துதல். ஒரு மொபைல் போன் உற்பத்தியாளர், முக்கியமான பயனர் தரவைச் சேகரித்து மையப்படுத்தாமல், வெவ்வேறு நாடுகளில் உள்ள பயனர்களுக்கு உள்ளூர் மொழிகள் மற்றும் தட்டச்சுப் பழக்கவழக்கங்களுக்கு ஏற்ப விசைப்பலகை பரிந்துரைகளைத் தனிப்பயனாக்க கூட்டு கற்றலைப் பயன்படுத்துவதைக் கற்பனை செய்து பாருங்கள்.
• பொருட்களின் இணையம் (IoT): பல தொழிற்சாலைகளிலிருந்து சென்சார் தரவைப் பயன்படுத்தி தொழில்துறை உபகரணங்களுக்கான முன்கணிப்புப் பராமரிப்பு மாதிரிகளைப் பயிற்றுவித்தல். ஒரு உலகளாவிய உற்பத்தி நிறுவனம், உலகெங்கிலும் உள்ள அதன் வெவ்வேறு தொழிற்சாலைகளில் அமைந்துள்ள இயந்திரங்களுக்கான பராமரிப்பு அட்டவணையை மேம்படுத்த கூட்டு கற்றலைப் பயன்படுத்தலாம், சென்சார் தரவை உள்நாட்டில் பகுப்பாய்வு செய்து, தொழிற்சாலைகளுக்கு இடையில் மூலத் தரவைப் பகிராமல் முன்கணிப்புப் பராமரிப்பு மாதிரியை கூட்டாக மேம்படுத்தலாம்.
• தன்னாட்சி வாகனங்கள்: பல வாகனங்களிலிருந்து ஓட்டுநர் தரவுகளில் பயிற்சி அளிப்பதன் மூலம் தன்னாட்சி ஓட்டுநர் மாதிரிகளை மேம்படுத்துதல். உலகளவில் தன்னாட்சி வாகனங்களை நிலைநிறுத்தும் ஒரு கார் உற்பத்தியாளர், வெவ்வேறு நாடுகளில் உள்ள வாகனங்களிலிருந்து சேகரிக்கப்பட்ட ஓட்டுநர் தரவுகளில் பயிற்சி அளிப்பதன் மூலம், உள்ளூர் தரவு தனியுரிமை விதிமுறைகளை மதிக்கும் அதே வேளையில், பல்வேறு சாலை நிலைமைகள் மற்றும் ஓட்டுநர் பாணிகளுக்கு ஏற்ப தனது தானியங்கி ஓட்டுநர் வழிமுறைகளைத் தொடர்ந்து மேம்படுத்த கூட்டு கற்றலைப் பயன்படுத்தலாம்.

கூட்டு கற்றல் மற்றும் பிற பரவலாக்கப்பட்ட கற்றல் நுட்பங்கள்

கூட்டு கற்றலை மற்ற பரவலாக்கப்பட்ட கற்றல் நுட்பங்களிலிருந்து வேறுபடுத்துவது முக்கியம்:

• பரவலாக்கப்பட்ட இயந்திர கற்றல்: பொதுவாக ஒரு தரவு மையத்தில் உள்ள சர்வர்களின் தொகுப்பில் ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதை உள்ளடக்குகிறது, அங்கு தரவு பெரும்பாலும் மையப்படுத்தப்பட்டோ அல்லது சர்வர்களுக்கு இடையில் பிரிக்கப்பட்டோ இருக்கும். இதற்கு மாறாக, கூட்டு கற்றல் எட்ஜ் சாதனங்களில் வசிக்கும் பரவலாக்கப்பட்ட தரவைக் கையாள்கிறது.
• பரவலாக்கப்பட்ட கற்றல்: இது பரவலாக்கப்பட்ட முறையில் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான பல்வேறு நுட்பங்களை உள்ளடக்கிய ஒரு பரந்த சொல். கூட்டு கற்றல் என்பது தனியுரிமைப் பாதுகாப்பு மற்றும் தொடர்புத் திறனில் கவனம் செலுத்தும் ஒரு குறிப்பிட்ட வகை பரவலாக்கப்பட்ட கற்றல் ஆகும்.
• எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங்: தாமதம் மற்றும் அலைவரிசை நுகர்வைக் குறைக்க தரவு மூலத்திற்கு (எ.கா., எட்ஜ் சாதனங்களில்) நெருக்கமாக தரவு செயலாக்கம் செய்யப்படும் ஒரு கணினி முன்னுதாரணம். சாதனத்தில் மாடல் பயிற்சியை இயக்க கூட்டு கற்றல் பெரும்பாலும் எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங்குடன் இணைந்து பயன்படுத்தப்படுகிறது.

கூட்டு கற்றலில் தனியுரிமையை மேம்படுத்தும் நுட்பங்கள்

கூட்டு கற்றலில் தரவு தனியுரிமையை மேலும் மேம்படுத்த, பல தனியுரிமையை மேம்படுத்தும் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம்:

• வேறுபட்ட தனியுரிமை: தனிப்பட்ட தரவுப் புள்ளிகளைப் பற்றிய முக்கியமான தகவல்களை தாக்குபவர்கள் ஊகிப்பதைத் தடுக்க மாடல் புதுப்பிப்புகளில் இரைச்சலைச் சேர்க்கிறது. சேர்க்கப்பட்ட இரைச்சலின் அளவு ஒரு தனியுரிமை அளவுருவால் (எப்சிலான்) கட்டுப்படுத்தப்படுகிறது, இது தனியுரிமைப் பாதுகாப்பை மாடல் துல்லியத்துடன் சமநிலைப்படுத்துகிறது.
• பாதுகாப்பான பல-தரப்பு கணக்கீடு (SMPC): பல தரப்பினருக்கு அவர்களின் தனிப்பட்ட உள்ளீடுகளை ஒருவருக்கொருவர் வெளிப்படுத்தாமல் ஒரு செயல்பாட்டை (எ.கா., மாடல் ஒருங்கிணைப்பு) கணக்கிட அனுமதிக்கிறது. இது கணக்கீட்டின் போது தரவு இரகசியத்தன்மை மற்றும் ஒருமைப்பாட்டை உறுதிப்படுத்த குறியாக்க நெறிமுறைகளைப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது.
• ஹோமோமார்பிக் குறியாக்கம்: குறியாக்கம் செய்யப்பட்ட தரவை முதலில் மறைகுறியாக்காமல் நேரடியாக கணக்கீடுகளைச் செய்ய உதவுகிறது. இது சேவையகத்திற்கு மூலத் தரவைப் பார்க்காமலேயே மாடல் புதுப்பிப்புகளை ஒருங்கிணைக்க அனுமதிக்கிறது.
• பாதுகாப்பான ஒருங்கிணைப்புடன் கூடிய கூட்டு சராசரி: இது ஒரு பொதுவான கூட்டு கற்றல் வழிமுறையாகும், இது கூட்டு சராசரியை குறியாக்க நுட்பங்களுடன் இணைத்து, சேவையகம் ஒவ்வொரு சாதனத்திலிருந்தும் தனிப்பட்ட புதுப்பிப்புகளைப் பார்க்காமல், ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட மாடல் புதுப்பிப்புகளை மட்டுமே பார்ப்பதை உறுதி செய்கிறது.
• K-அநாமதேயத்தன்மை: தனிப்பட்ட தரவுப் புள்ளிகளை மறைத்தல், இதனால் அவை குறைந்தபட்சம் k-1 பிற தரவுப் புள்ளிகளிலிருந்து வேறுபடுத்த முடியாதபடி இருக்கும்.

கூட்டு கற்றலின் எதிர்காலம்

கூட்டு கற்றல் என்பது எதிர்கால வளர்ச்சிக்கு குறிப்பிடத்தக்க ஆற்றலைக் கொண்ட ஒரு வேகமாக வளர்ந்து வரும் துறையாகும். சில முக்கிய போக்குகள் மற்றும் எதிர்கால திசைகள் பின்வருமாறு:

• தனிப்பயனாக்கப்பட்ட கூட்டு கற்றல்: தனியுரிமையைப் பாதுகாக்கும் அதே வேளையில், தனிப்பட்ட பயனர்களின் விருப்பங்கள் மற்றும் தேவைகளுக்கு ஏற்ப மாதிரிகளை வடிவமைத்தல். இது தனியுரிமையை சமரசம் செய்யாமல் ஒவ்வொரு பயனரின் உள்ளூர் தரவு விநியோகத்திற்கும் உலகளாவிய மாதிரியை மாற்றியமைக்கக்கூடிய நுட்பங்களை உருவாக்குவதை உள்ளடக்கியது.
• கூட்டு பரிமாற்றக் கற்றல்: ஒரு பணி அல்லது களத்திலிருந்து கற்றுக்கொண்ட அறிவை ஒரு கூட்டு அமைப்பில் மற்றொரு பணி அல்லது களத்தில் செயல்திறனை மேம்படுத்தப் பயன்படுத்துதல். இலக்கு பணிக்காக தரவு பற்றாக்குறையாகவோ அல்லது சேகரிக்க விலை உயர்ந்ததாகவோ இருக்கும்போது இது குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
• கூட்டு வலுவூட்டல் கற்றல்: பரவலாக்கப்பட்ட சூழலில் முகவர்களை கூட்டாகப் பயிற்றுவிக்க கூட்டு கற்றலை வலுவூட்டல் கற்றலுடன் இணைத்தல். இது ரோபாட்டிக்ஸ், தன்னாட்சி அமைப்புகள் மற்றும் வள மேலாண்மை போன்ற பகுதிகளில் பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளது.
• வளம் குறைந்த சாதனங்களில் கூட்டு கற்றல்: வரையறுக்கப்பட்ட கணினி வளங்கள் மற்றும் பேட்டரி ஆயுள் கொண்ட சாதனங்களில் இயங்கக்கூடிய திறமையான கூட்டு கற்றல் வழிமுறைகளை உருவாக்குதல். இதற்கு மாடல் சுருக்கம், குவாண்டைசேஷன் மற்றும் அறிவு வடித்தல் போன்ற நுட்பங்கள் தேவை.
• முறையான தனியுரிமை உத்தரவாதங்கள்: கூட்டு கற்றலுடன் தொடர்புடைய தனியுரிமை அபாயங்களை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் அளவிடுவதற்கும் கடுமையான கணித கட்டமைப்புகளை உருவாக்குதல். இது கூட்டு கற்றல் வழிமுறைகளால் வழங்கப்படும் தனியுரிமைப் பாதுகாப்பின் அளவைப் பற்றிய முறையான உத்தரவாதங்களை வழங்க வேறுபட்ட தனியுரிமை மற்றும் தகவல் கோட்பாட்டிலிருந்து நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது.
• தரப்படுத்தல் மற்றும் இயங்குதன்மை: வெவ்வேறு கூட்டு கற்றல் அமைப்புகளுக்கு இடையில் இயங்குதன்மையை எளிதாக்க கூட்டு கற்றல் நெறிமுறைகள் மற்றும் தரவு வடிவங்களுக்கான தரங்களை நிறுவுதல். இது நிறுவனங்கள் வெவ்வேறு தளங்கள் மற்றும் சாதனங்களில் எளிதாக ஒத்துழைக்கவும் மாதிரிகளைப் பகிரவும் உதவும்.
• பிளாக்செயினுடன் ஒருங்கிணைப்பு: கூட்டு கற்றல் அமைப்புகளின் பாதுகாப்பு மற்றும் வெளிப்படைத்தன்மையை மேம்படுத்த பிளாக்செயின் தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்துதல். பிளாக்செயின் மாடல் புதுப்பிப்புகளின் ஒருமைப்பாட்டை சரிபார்க்கவும், தரவு மூலத்தைக் கண்காணிக்கவும் மற்றும் பரவலாக்கப்பட்ட முறையில் அணுகல் கட்டுப்பாட்டை நிர்வகிக்கவும் பயன்படுத்தப்படலாம்.

நிஜ உலக உதாரணங்கள் மற்றும் வழக்கு ஆய்வுகள்

பல நிறுவனங்கள் ஏற்கனவே நிஜ உலகப் பிரச்சனைகளைத் தீர்க்க கூட்டு கற்றலைப் பயன்படுத்துகின்றன:

• கூகிள்: ஆண்ட்ராய்டு சாதனங்களில் அதன் விசைப்பலகை முன்கணிப்பு மாதிரியை மேம்படுத்த கூட்டு கற்றலைப் பயன்படுத்துகிறது.
• ஓவ்கின்: சுகாதாரப் பராமரிப்புக்காக கூட்டு கற்றல் தீர்வுகளை வழங்குகிறது, நோயாளி தனியுரிமையை சமரசம் செய்யாமல் மருத்துவத் தரவுகளில் கூட்டு ஆராய்ச்சியை செயல்படுத்துகிறது.
• இன்டெல்: IoT சாதனங்களுக்கான கூட்டு கற்றல் கட்டமைப்புகளை உருவாக்குகிறது, சாதனத்தில் AI பயிற்சி மற்றும் அனுமானத்தை செயல்படுத்துகிறது.
• ஐபிஎம்: நிறுவனப் பயன்பாடுகளுக்கான கூட்டு கற்றல் தளங்களை வழங்குகிறது, நிறுவனங்கள் தங்கள் தரவை மூன்றாம் தரப்பினருடன் பகிராமல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க உதவுகிறது.

முடிவுரை

கூட்டு கற்றல் என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த தொழில்நுட்பமாகும், இது தரவு தனியுரிமையைப் பாதுகாக்கும் அதே வேளையில் கூட்டு மாடல் பயிற்சியை செயல்படுத்துவதன் மூலம் AI வளர்ச்சியைப் புரட்சிகரமாக்குகிறது. தரவு தனியுரிமை விதிமுறைகள் கடுமையாகவும், AI-இயங்கும் பயன்பாடுகளுக்கான தேவை வளரும்போதும், இயந்திர கற்றலின் எதிர்காலத்தில் கூட்டு கற்றல் பெருகிய முறையில் முக்கிய பங்கு வகிக்க உள்ளது. கூட்டு கற்றலின் கொள்கைகள், நன்மைகள், சவால்கள் மற்றும் பயன்பாடுகளைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், நிறுவனங்கள் மற்றும் தனிநபர்கள் அதன் திறனைப் பயன்படுத்தி புதிய வாய்ப்புகளைத் திறந்து, ஒட்டுமொத்த சமுதாயத்திற்கும் பயனளிக்கும் புதுமையான தீர்வுகளை உருவாக்க முடியும். ஒரு உலகளாவிய சமூகமாக, கூட்டு கற்றலை ஏற்றுக்கொள்வது மிகவும் பொறுப்பான மற்றும் நெறிமுறைமிக்க AI எதிர்காலத்திற்கு வழி வகுக்கும், அங்கு தரவு தனியுரிமை முதன்மையானது மற்றும் AI முன்னேற்றங்கள் அனைவருக்கும் பயனளிக்கும்.

இந்த வழிகாட்டி கூட்டு கற்றலைப் புரிந்துகொள்வதற்கான ஒரு திடமான அடித்தளத்தை வழங்குகிறது. இந்தத் துறை தொடர்ந்து வளர்ச்சியடைந்து வருவதால், இந்த உருமாறும் தொழில்நுட்பத்தின் முழு திறனையும் உணர சமீபத்திய ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாடுகளுடன் புதுப்பித்த நிலையில் இருப்பது முக்கியம்.