கூட்டு கற்றல்: பரவலாக்கப்பட்ட பயிற்சிக்கான ஒரு விரிவான வழிகாட்டி

கூட்டு கற்றல் (FL) என்பது ஒரு புரட்சிகரமான இயந்திர கற்றல் முறையாகும். இது முக்கியமான தரவுகளைப் பரிமாறிக் கொள்ளாமல், பரவலாக்கப்பட்ட சாதனங்கள் அல்லது சேவையகங்களின் வலையமைப்பில் மாதிரிப் பயிற்சியை செயல்படுத்துகிறது. சுகாதாரம், நிதி மற்றும் மொபைல் கம்ப்யூட்டிங் போன்ற தரவு தனியுரிமை மிகவும் முக்கியமான சூழ்நிலைகளில் இந்த அணுகுமுறை குறிப்பாகப் பொருத்தமானது. இந்த விரிவான வழிகாட்டி, கூட்டு கற்றலின் முக்கியக் கோட்பாடுகள், நன்மைகள், சவால்கள் மற்றும் பயன்பாடுகளை ஆராய்ந்து, வேகமாக வளர்ந்து வரும் இந்தத் துறையைப் பற்றிய ஆழமான பார்வையை வழங்கும்.

கூட்டு கற்றல் என்றால் என்ன?

பாரம்பரிய இயந்திர கற்றல் பொதுவாக மாதிரிப் பயிற்சிக்காகத் தரவுகளை ஒரே இடத்தில் மையப்படுத்துகிறது. இருப்பினும், இந்த அணுகுமுறை, குறிப்பாக முக்கியமான பயனர் தரவுகளைக் கையாளும் போது, குறிப்பிடத்தக்க தனியுரிமைக் கவலைகளை எழுப்பலாம். கூட்டு கற்றல், தரவை மாதிரிக்குக் கொண்டு வருவதற்குப் பதிலாக, மாதிரியை தரவிடம் கொண்டு செல்வதன் மூலம் இந்தக் கவலைகளை நிவர்த்தி செய்கிறது.

சுருக்கமாக, FL பின்வருமாறு செயல்படுகிறது:

1. உலகளாவிய மாதிரி துவக்கம்: ஒரு மைய சேவையகத்தில் உலகளாவிய இயந்திர கற்றல் மாதிரி ஒன்று துவக்கப்படுகிறது.
2. மாதிரி விநியோகம்: உலகளாவிய மாதிரி, பங்கேற்கும் சாதனங்கள் அல்லது வாடிக்கையாளர்களின் (எ.கா., ஸ்மார்ட்போன்கள், எட்ஜ் சேவையகங்கள்) ஒரு துணைக்குழுவிற்கு விநியோகிக்கப்படுகிறது.
3. உள்ளூர் பயிற்சி: ஒவ்வொரு வாடிக்கையாளரும் அதன் உள்ளூர் தரவுத்தொகுப்பில் மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கிறது. இந்தத் தரவு முழுமையாக வாடிக்கையாளரின் சாதனத்திலேயே தங்கி, தரவு தனியுரிமையை உறுதி செய்கிறது.
4. அளவுரு திரட்டல்: உள்ளூர் பயிற்சிக்குப் பிறகு, ஒவ்வொரு வாடிக்கையாளரும் புதுப்பிக்கப்பட்ட மாதிரி அளவுருக்களை (எ.கா., எடைகள் மற்றும் சார்புகள்) மட்டுமே மைய சேவையகத்திற்குத் திருப்பி அனுப்புகிறது. மூலத் தரவு ஒருபோதும் வாடிக்கையாளர் சாதனத்தை விட்டு வெளியேறாது.
5. உலகளாவிய மாதிரி புதுப்பித்தல்: மைய சேவையகம், பெறப்பட்ட மாதிரிப் புதுப்பிப்புகளை, பொதுவாக கூட்டு சராசரி போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி, ஒரு புதிய மற்றும் மேம்பட்ட உலகளாவிய மாதிரியை உருவாக்கத் திரட்டுகிறது.
6. மறுசெயல்: உலகளாவிய மாதிரி விரும்பிய செயல்திறன் நிலையை அடையும் வரை படிகள் 2-5 மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படுகின்றன.

கூட்டு கற்றலின் முக்கிய அம்சம் என்னவென்றால், பயிற்சித் தரவு அது உருவான சாதனங்களிலேயே தங்கி, பரவலாக்கப்பட்டதாக இருக்கிறது. இது தரவு மீறல்கள் மற்றும் தனியுரிமை மீறல்களின் அபாயத்தைக் கணிசமாகக் குறைக்கிறது, தனியுரிமையைப் பாதுகாக்கும் இயந்திர கற்றலுக்கு FL-ஐ ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாக மாற்றுகிறது.

கூட்டு கற்றலின் முக்கிய நன்மைகள்

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

• மேம்பட்ட தரவு தனியுரிமை: இது மிக முக்கியமான நன்மை. தரவு ஒருபோதும் வாடிக்கையாளர் சாதனங்களை விட்டு வெளியேறாததால், தரவு மீறல்கள் மற்றும் தனியுரிமை மீறல்களின் அபாயம் கணிசமாகக் குறைக்கப்படுகிறது. சுகாதாரம் மற்றும் நிதி போன்ற துறைகளில் இது மிகவும் முக்கியமானது, அங்கு தரவு தனியுரிமை முதன்மையானது.
• குறைக்கப்பட்ட தரவுப் பரிமாற்றச் செலவுகள்: பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை ஒரு மைய சேவையகத்திற்கு மாற்றுவது, குறிப்பாக புவியியல் ரீதியாகப் பரவியுள்ள தரவுகளைக் கையாளும் போது, செலவுமிக்கதாகவும் நேரத்தைச் செலவழிப்பதாகவும் இருக்கலாம். கூட்டு கற்றல் பெரிய அளவிலான தரவுப் பரிமாற்றங்களின் தேவையை நீக்கி, அலைவரிசை மற்றும் வளங்களைச் சேமிக்கிறது.
• மேம்பட்ட மாதிரி பொதுமைப்படுத்தல்: கூட்டு கற்றல், மாதிரிகளை மிகவும் மாறுபட்ட தரவுகளில் பயிற்றுவிக்க அனுமதிக்கிறது, இது மேம்பட்ட பொதுமைப்படுத்தல் செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கிறது. பல்வேறு வாடிக்கையாளர்களிடமிருந்து புதுப்பிப்புகளைத் திரட்டுவதன் மூலம், மாதிரி பல்வேறு வடிவங்கள் மற்றும் சூழ்நிலைகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ள முடியும், இது அதை மேலும் வலுவானதாகவும் மாற்றியமைக்கக்கூடியதாகவும் ஆக்குகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, மொபைல் சாதனங்களில் கூட்டு கற்றலைப் பயன்படுத்திப் பயிற்றுவிக்கப்பட்ட மொழி மாதிரி, உலகெங்கிலும் உள்ள பயனர்களிடமிருந்து வெவ்வேறு வட்டார வழக்குகள் மற்றும் மொழி நுணுக்கங்களைக் கற்றுக்கொள்ள முடியும், இதன் விளைவாக மிகவும் விரிவான மற்றும் துல்லியமான மாதிரி உருவாகிறது.
• தரவு விதிமுறைகளுக்கு இணங்குதல்: கூட்டு கற்றல், GDPR (பொது தரவு பாதுகாப்பு ஒழுங்குமுறை) மற்றும் CCPA (கலிபோர்னியா நுகர்வோர் தனியுரிமைச் சட்டம்) போன்ற தரவு தனியுரிமை விதிமுறைகளுக்கு இணங்க நிறுவனங்களுக்கு உதவும். இந்த விதிமுறைகள் தரவைக் கையாளுதல் மற்றும் செயலாக்குவதில் கடுமையான தேவைகளை விதிக்கின்றன.
• கூட்டுப்பணியை செயல்படுத்துதல்: போட்டி அல்லது ஒழுங்குமுறைக் கவலைகள் காரணமாகத் தங்கள் தரவை நேரடியாகப் பகிரத் தயங்கும் நிறுவனங்களிடையே கூட்டுப்பணியை கூட்டு கற்றல் எளிதாக்குகிறது. அடிப்படைத் தரவைப் பகிராமல் ஒரு கூட்டு மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதன் மூலம், நிறுவனங்கள் தங்கள் தனியுரிமையைப் பேணிக்கொண்டே ஒருவருக்கொருவர் தரவுச் சொத்துக்களிலிருந்து பயனடையலாம்.

கூட்டு கற்றலின் சவால்கள்

கூட்டு கற்றல் பல நன்மைகளை வழங்கினாலும், அது பல சவால்களையும் முன்வைக்கிறது:

• தொடர்புச் செலவுகள்: மைய சேவையகத்திற்கும் எண்ணற்ற வாடிக்கையாளர்களுக்கும் இடையில் மாதிரிப் புதுப்பிப்புகளைத் தொடர்புகொள்வது ஒரு இடையூறாக இருக்கலாம், குறிப்பாக குறைந்த அலைவரிசை அல்லது நம்பகத்தன்மையற்ற நெட்வொர்க் இணைப்புகள் உள்ள சூழ்நிலைகளில். மாதிரி சுருக்கம், ஒத்திசைவற்ற புதுப்பிப்புகள் மற்றும் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட வாடிக்கையாளர் பங்கேற்பு போன்ற உத்திகள் இந்தச் சவாலைத் தணிக்கப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
• புள்ளிவிவர பன்முகத்தன்மை (Non-IID தரவு): தரவு விநியோகம் வெவ்வேறு வாடிக்கையாளர்களிடையே கணிசமாக வேறுபடலாம். இது புள்ளிவிவர பன்முகத்தன்மை அல்லது Non-IID (சுதந்திரமான மற்றும் ஒரே மாதிரியாக விநியோகிக்கப்படாத) தரவு என அழைக்கப்படுகிறது. உதாரணமாக, வெவ்வேறு நாடுகளில் உள்ள பயனர்கள் வெவ்வேறு கொள்முதல் பழக்கங்களைக் காட்டலாம். இது சரியாகக் கையாளப்படாவிட்டால், மாதிரி சார்பு மற்றும் குறைந்த செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கும். தனிப்பயனாக்கப்பட்ட கூட்டு கற்றல் மற்றும் வலுவான திரட்டல் வழிமுறைகள் போன்ற நுட்பங்கள் Non-IID தரவைக் கையாளப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
• கணினி பன்முகத்தன்மை: வாடிக்கையாளர்கள் வெவ்வேறு கணினித் திறன்கள், சேமிப்புத் திறன்கள் மற்றும் நெட்வொர்க் இணைப்பைக் கொண்டிருக்கலாம். சில வாடிக்கையாளர்கள் சக்திவாய்ந்த சேவையகங்களாக இருக்கலாம், மற்றவை வளம் குறைந்த மொபைல் சாதனங்களாக இருக்கலாம். இந்த கணினி பன்முகத்தன்மை அனைத்து வாடிக்கையாளர்களுக்கும் நியாயமான மற்றும் திறமையான பயிற்சியை உறுதி செய்வதை கடினமாக்கும். தகவமைப்பு கற்றல் விகிதங்கள் மற்றும் வாடிக்கையாளர் தேர்வு வழிமுறைகள் போன்ற உத்திகள் கணினி பன்முகத்தன்மையைக் கையாளப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
• தனியுரிமைத் தாக்குதல்கள்: கூட்டு கற்றல் தரவு தனியுரிமையைப் பாதுகாத்தாலும், அது தனியுரிமைத் தாக்குதல்களிலிருந்து விடுபட்டதல்ல. தீங்கிழைக்கும் நபர்கள் மாதிரிப் புதுப்பிப்புகளைப் பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் தனிப்பட்ட தரவுப் புள்ளிகளைப் பற்றிய தகவல்களை ஊகிக்க முடியும். வேறுபட்ட தனியுரிமை (differential privacy) மற்றும் பாதுகாப்பான திரட்டல் போன்ற நுட்பங்கள் கூட்டு கற்றலின் தனியுரிமையை மேம்படுத்தப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
• பாதுகாப்பு அபாயங்கள்: கூட்டு கற்றல் அமைப்புகள் பைசண்டைன் தாக்குதல்கள் (தீங்கிழைக்கும் வாடிக்கையாளர்கள் தவறான அல்லது திசைதிருப்பும் புதுப்பிப்புகளை அனுப்பும்) மற்றும் மாதிரி விஷமூட்டல் தாக்குதல்கள் (தாக்குபவர்கள் பயிற்சி செயல்முறைக்குள் தீங்கிழைக்கும் தரவைச் செலுத்துவது) போன்ற பல்வேறு பாதுகாப்பு அச்சுறுத்தல்களுக்கு ஆளாகின்றன. வலுவான திரட்டல் வழிமுறைகள் மற்றும் முரண்பாடு கண்டறிதல் நுட்பங்கள் இந்த பாதுகாப்பு அபாயங்களைக் குறைக்கப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
• மாதிரி திரட்டல்: மாறுபட்ட வாடிக்கையாளர்களிடமிருந்து மாதிரிப் புதுப்பிப்புகளைத் திரட்டுவது சிக்கலானதாக இருக்கலாம், குறிப்பாக Non-IID தரவு மற்றும் கணினி பன்முகத்தன்மையைக் கையாளும் போது. சரியான திரட்டல் வழிமுறையைத் தேர்ந்தெடுப்பது மாதிரி ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் செயல்திறனை உறுதி செய்வதற்கு முக்கியமானது.

கூட்டு கற்றலில் உள்ள முக்கிய நுட்பங்கள்

கூட்டு கற்றலின் சவால்களை எதிர்கொள்ள பல நுட்பங்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன:

• கூட்டு சராசரி (FedAvg): இது மிகவும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் திரட்டல் வழிமுறை. இது அனைத்து வாடிக்கையாளர்களிடமிருந்தும் பெறப்பட்ட மாதிரிப் புதுப்பிப்புகளை வெறுமனே சராசரி செய்கிறது. எளிமையானதாகவும் பயனுள்ளதாகவும் இருந்தாலும், FedAvg, Non-IID தரவுகளுக்கு உணர்திறன் கொண்டதாக இருக்கலாம்.
• கூட்டு உகப்பாக்கம் (FedOpt): இது FedAvg-ன் ஒரு பொதுமைப்படுத்தல் ஆகும். இது ஒருங்கிணைப்பை மேம்படுத்தவும் Non-IID தரவைக் கையாளவும் Adam மற்றும் SGD போன்ற உகப்பாக்க வழிமுறைகளை உள்ளடக்கியது.
• வேறுபட்ட தனியுரிமை (DP): DP தனிப்பட்ட தனியுரிமையைப் பாதுகாக்க மாதிரிப் புதுப்பிப்புகளில் சத்தத்தைச் சேர்க்கிறது. இது தாக்குபவர்கள் குறிப்பிட்ட தரவுப் புள்ளிகளைப் பற்றிய தகவல்களை ஊகிப்பதை மிகவும் கடினமாக்குகிறது.
• பாதுகாப்பான திரட்டல் (SecAgg): SecAgg, மைய சேவையகம் ஒவ்வொரு வாடிக்கையாளரிடமிருந்தும் தனிப்பட்ட புதுப்பிப்புகளை அல்லாமல், திரட்டப்பட்ட மாதிரிப் புதுப்பிப்புகளை மட்டுமே அணுக முடியும் என்பதை உறுதிப்படுத்த குறியாக்க நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகிறது.
• மாதிரி சுருக்கம்: அளவுமயமாக்கல் மற்றும் கத்தரித்தல் போன்ற மாதிரி சுருக்க நுட்பங்கள், மாதிரிப் புதுப்பிப்புகளின் அளவைக் குறைக்கப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, இதன் மூலம் தொடர்புச் செலவுகளைக் குறைக்கின்றன.
• தனிப்பயனாக்கப்பட்ட கூட்டு கற்றல் (PFL): PFL, கூட்டு கற்றலின் நன்மைகளைப் பயன்படுத்திக் கொண்டே, ஒவ்வொரு வாடிக்கையாளருக்கும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட மாதிரிகளைக் கற்றுக்கொள்வதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. தரவு மிகவும் Non-IID ஆக இருக்கும் சூழ்நிலைகளில் இது குறிப்பாகப் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
• வாடிக்கையாளர் தேர்வு: ஒவ்வொரு சுற்றுப் பயிற்சியிலும் பங்கேற்பதற்காக வாடிக்கையாளர்களின் ஒரு துணைக்குழுவைத் தேர்ந்தெடுக்க வாடிக்கையாளர் தேர்வு வழிமுறைகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இது செயல்திறனையும் வலுவையும் மேம்படுத்த உதவும், குறிப்பாக கணினி பன்முகத்தன்மை உள்ள சூழ்நிலைகளில்.

கூட்டு கற்றலின் பயன்பாடுகள்

கூட்டு கற்றல் பல்வேறு தொழில்களில் பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளது:

• சுகாதாரம்: நோயாளி தனியுரிமையை சமரசம் செய்யாமல் நோயாளி தரவுகளில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க கூட்டு கற்றல் பயன்படுத்தப்படலாம். உதாரணமாக, இது கண்டறியும் கருவிகளை உருவாக்க, நோய் வெடிப்புகளைக் கணிக்க, மற்றும் சிகிச்சைத் திட்டங்களைத் தனிப்பயனாக்கப் பயன்படுத்தப்படலாம். மருத்துவப் படங்களிலிருந்து அரிய நோய்களைக் கண்டறிய ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்க உலகெங்கிலும் உள்ள மருத்துவமனைகள் ஒத்துழைப்பதை கற்பனை செய்து பாருங்கள், உண்மையான படங்களைப் பகிராமலேயே.
• நிதி: வாடிக்கையாளர் தரவைப் பாதுகாக்கும் அதே வேளையில் மோசடியைக் கண்டறிய, கடன் அபாயத்தை மதிப்பிட, மற்றும் நிதிச் சேவைகளைத் தனிப்பயனாக்க கூட்டு கற்றல் பயன்படுத்தப்படலாம். உதாரணமாக, வங்கிகள் தங்கள் வாடிக்கையாளர்களின் பரிவர்த்தனைத் தரவைப் பயன்படுத்தி, அந்தப் பரிவர்த்தனைகளின் விவரங்களை ஒருவருக்கொருவர் வெளிப்படுத்தாமல், கூட்டாக ஒரு மோசடி கண்டறிதல் மாதிரியை உருவாக்க முடியும்.
• மொபைல் கம்ப்யூட்டிங்: கூட்டு கற்றல் ஸ்மார்ட்போன்கள் மற்றும் டேப்லெட்டுகள் போன்ற மொபைல் சாதனங்களில் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க மிகவும் பொருத்தமானது. இது விசைப்பலகை கணிப்பு, குரல் அங்கீகாரம் மற்றும் பட வகைப்படுத்தலை மேம்படுத்தப் பயன்படுத்தப்படலாம், அதே நேரத்தில் பயனர் தரவை சாதனத்திலேயே வைத்திருக்கலாம். ஒரு உலகளாவிய விசைப்பலகை பயன்பாடு, பல்வேறு மொழிகள் மற்றும் உள்ளீட்டு பாணிகளில் தனிப்பட்ட தட்டச்சுப் பழக்கங்களிலிருந்து கற்றுக்கொள்வதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள், இவை அனைத்தும் பயனர் தரவை முழுமையாகத் தனிப்பட்டதாகவும், சாதனத்திலும் வைத்திருக்கும்.
• இணையப் பொருட்கள் (IoT): சென்சார்கள் மற்றும் ஸ்மார்ட் ஹோம் சாதனங்கள் போன்ற IoT சாதனங்களிலிருந்து சேகரிக்கப்பட்ட தரவுகளில் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க கூட்டு கற்றல் பயன்படுத்தப்படலாம். இது ஆற்றல் நுகர்வை மேம்படுத்த, முன்கணிப்புப் பராமரிப்பை மேம்படுத்த, மற்றும் பாதுகாப்பை அதிகரிக்கப் பயன்படுத்தப்படலாம். ஸ்மார்ட் ஹோம் சாதனங்கள் ஆற்றல் நுகர்வை மேம்படுத்த பயன்பாட்டு முறைகளைக் கற்றுக்கொள்வதையும், சாதனச் செயலிழப்பைக் குறிக்கும் முரண்பாடுகளை முன்கூட்டியே கண்டறிவதையும் கற்பனை செய்து பாருங்கள், இவை அனைத்தும் தனிப்பட்ட தரவை ஒரு மைய சேவையகத்திற்கு அனுப்பாமல்.
• தன்னாட்சி வாகனங்கள்: தன்னாட்சி வாகனங்களுக்கான மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க கூட்டு கற்றல் பயன்படுத்தப்படலாம், இது முக்கியமான தரவைப் பகிராமல் பல வாகனங்களின் ஓட்டுநர் அனுபவங்களிலிருந்து கற்றுக்கொள்ள உதவுகிறது. இது பாதுகாப்பையும் செயல்திறனையும் மேம்படுத்தும்.
• பரிந்துரை அமைப்புகள்: பயனர் தனியுரிமையை மதிக்கும் அதே வேளையில் கூட்டு கற்றல் பரிந்துரைகளைத் தனிப்பயனாக்க முடியும். உதாரணமாக, இ-காமர்ஸ் தளங்கள் பயனர் சாதனங்களில் உள்நாட்டில் சேமிக்கப்பட்ட பயனர் கொள்முதல் வரலாற்றுத் தரவுகளில் பரிந்துரை மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க முடியும், அந்தத் தரவைச் சேகரித்து மையப்படுத்தத் தேவையில்லை.

நடைமுறையில் கூட்டு கற்றல்: நிஜ உலக உதாரணங்கள்

பல நிறுவனங்கள் ஏற்கனவே பல்வேறு பயன்பாடுகளில் கூட்டு கற்றலைச் செயல்படுத்தி வருகின்றன:

• கூகுள்: கூகுள் தனது Gboard விசைப்பலகை கணிப்பு மாதிரியை ஆண்ட்ராய்டு சாதனங்களில் பயிற்றுவிக்க கூட்டு கற்றலைப் பயன்படுத்துகிறது.
• ஓவ்கின் (Owkin): ஓவ்கின் என்பது ஒரு சுகாதார ஸ்டார்ட்-அப் ஆகும். இது மருத்துவமனைகளையும் ஆராய்ச்சி நிறுவனங்களையும் கூட்டு ஆராய்ச்சித் திட்டங்களுக்காக இணைக்க கூட்டு கற்றலைப் பயன்படுத்துகிறது.
• இன்டெல்: இன்டெல் சுகாதாரம், நிதி மற்றும் உற்பத்தி உள்ளிட்ட பல்வேறு தொழில்களுக்கு கூட்டு கற்றல் தீர்வுகளை உருவாக்கி வருகிறது.
• என்விடியா (NVIDIA): என்விடியா பல்வேறு துறைகளில் உள்ள நிறுவனங்களால் பயன்படுத்தப்படும் கூட்டு கற்றலுக்கான ஒரு தளத்தை வழங்குகிறது.

கூட்டு கற்றலின் எதிர்காலம்

கூட்டு கற்றல் குறிப்பிடத்தக்க ஆற்றலைக் கொண்ட ஒரு வேகமாக வளர்ந்து வரும் துறையாகும். எதிர்கால ஆராய்ச்சி திசைகள் பின்வருமாறு:

• மேலும் வலுவான மற்றும் திறமையான திரட்டல் வழிமுறைகளை உருவாக்குதல்.
• கூட்டு கற்றல் அமைப்புகளில் தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பை மேம்படுத்துதல்.
• Non-IID தரவு மற்றும் கணினி பன்முகத்தன்மை ஆகியவற்றின் சவால்களை எதிர்கொள்ளுதல்.
• பல்வேறு தொழில்களில் கூட்டு கற்றலின் புதிய பயன்பாடுகளை ஆராய்தல்.
• கூட்டு கற்றலுக்கான தரப்படுத்தப்பட்ட கட்டமைப்புகளையும் கருவிகளையும் உருவாக்குதல்.
• வேறுபட்ட தனியுரிமை மற்றும் ஹோமோமார்பிக் குறியாக்கம் போன்ற வளர்ந்து வரும் தொழில்நுட்பங்களுடன் ஒருங்கிணைத்தல்.

தரவு தனியுரிமைக் கவலைகள் தொடர்ந்து அதிகரித்து வருவதால், இயந்திர கற்றலுக்கான ஒரு முக்கிய முறையாக கூட்டு கற்றல் மாற உள்ளது. பரவலாக்கப்பட்ட தரவுகளில் தனியுரிமையைப் பாதுகாத்துக் கொண்டே மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்கும் அதன் திறன், தரவுப் பாதுகாப்பை சமரசம் செய்யாமல் AI-ன் நன்மைகளைப் பயன்படுத்த விரும்பும் நிறுவனங்களுக்கு ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாக அமைகிறது.

கூட்டு கற்றலைச் செயல்படுத்துவதற்கான செயல் நுண்ணறிவுகள்

நீங்கள் கூட்டு கற்றலைச் செயல்படுத்த நினைத்தால், இதோ சில செயல் நுண்ணறிவுகள்:

• உங்கள் தரவு தனியுரிமைத் தேவைகளைப் பற்றிய தெளிவான புரிதலுடன் தொடங்குங்கள். எந்தத் தரவு பாதுகாக்கப்பட வேண்டும்? தரவு மீறல்களின் சாத்தியமான அபாயங்கள் என்ன?
• உங்கள் பயன்பாட்டிற்கு சரியான கூட்டு கற்றல் கட்டமைப்பைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். டென்சர்ஃப்ளோ ஃபெடரேட்டட் மற்றும் பைடார்ச் ஃபெடரேட்டட் போன்ற பல திறந்த மூல கட்டமைப்புகள் கிடைக்கின்றன.
• Non-IID தரவு மற்றும் கணினி பன்முகத்தன்மை ஆகியவற்றின் சவால்களைக் கவனமாகப் பரிசீலிக்கவும். இந்தச் சவால்களை எதிர்கொள்ள வெவ்வேறு திரட்டல் வழிமுறைகள் மற்றும் வாடிக்கையாளர் தேர்வு உத்திகளைப் பரிசோதிக்கவும்.
• தனியுரிமைத் தாக்குதல்கள் மற்றும் பாதுகாப்பு அச்சுறுத்தல்களிலிருந்து பாதுகாக்க வலுவான பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகளைச் செயல்படுத்தவும். வேறுபட்ட தனியுரிமை, பாதுகாப்பான திரட்டல் மற்றும் முரண்பாடு கண்டறிதல் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும்.
• உங்கள் கூட்டு கற்றல் அமைப்பின் செயல்திறனைத் தொடர்ந்து கண்காணித்து மதிப்பீடு செய்யுங்கள். மாதிரித் துல்லியம், பயிற்சி நேரம் மற்றும் தொடர்புச் செலவுகள் போன்ற முக்கிய அளவீடுகளைக் கண்காணிக்கவும்.
• கூட்டு கற்றல் சமூகத்துடன் ஈடுபடுங்கள். ஆராய்ச்சி ஆவணங்கள், பயிற்சிகள் மற்றும் திறந்த மூலக் குறியீடு உட்பட பல வளங்கள் ஆன்லைனில் கிடைக்கின்றன.

முடிவுரை

கூட்டு கற்றல் என்பது இயந்திர கற்றலுக்கான ஒரு புரட்சிகரமான அணுகுமுறையாகும், இது தனியுரிமையைப் பாதுகாக்கும் அதே வேளையில் பரவலாக்கப்பட்ட தரவுகளில் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு ஒரு சக்திவாய்ந்த தீர்வை வழங்குகிறது. இது சில சவால்களை முன்வைத்தாலும், கூட்டு கற்றலின் நன்மைகள் மறுக்க முடியாதவை, குறிப்பாக தரவு தனியுரிமை முதன்மையாக உள்ள தொழில்களில். இந்தத் துறை தொடர்ந்து வளர்ந்து வருவதால், வரும் ஆண்டுகளில் கூட்டு கற்றலின் இன்னும் புதுமையான பயன்பாடுகளை நாம் எதிர்பார்க்கலாம்.

கூட்டு கற்றலின் முக்கியக் கோட்பாடுகள், நன்மைகள், சவால்கள் மற்றும் நுட்பங்களைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், நிறுவனங்கள் அதன் திறனைப் பயன்படுத்தி மேலும் துல்லியமான, வலுவான மற்றும் தனியுரிமையைப் பாதுகாக்கும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்க முடியும்.