Svi smo se barem jednom zapitali što je federated learning i zašto se sve više spominje u svijetu umjetne inteligencije. Radi se o načinu učenja modela umjetne inteligencije pri kojem podaci ne napuštaju svoj izvor, nego se šalju samo ažuriranja modela. Drugim riječima, algoritam uči kolektivno iz različitih izvora podataka, a pritom privatnost korisnika ostaje očuvana.
Čak i ako nismo profesionalci, lako možemo razumjeti da ovakav pristup omogućava napredne AI sustave bez kompromitiranja sigurnosti. U nastavku donosimo 13 primjena koje pokazuju čemu služi federated learning i kako ga koristiti u praksi.
Što je federated learning?
Čak i ako nismo profesionalci, lako možemo razumjeti poantu – federated learning omogućava treniranje AI sustava bez potrebe za centralizacijom osjetljivih podataka. To nam otvara nova vrata sigurnosti, skalabilnosti i inovacija. U nastavku donosimo 13 primjena koje pokazuju čemu služi federated learning i kako ga koristiti.
Evo što je najvažnije:
- Federated learning čuva privatnost jer podaci ostaju kod korisnika.
- Omogućava suradnju između više sustava bez centralizacije podataka.
- Koristi se u zdravstvu, financijama, mobilnim uređajima i još mnogo toga.
1. Personalizacija mobilnih aplikacija
Federated learning koristi se na pametnim telefonima kako bi poboljšao prediktivne tipkovnice, asistente i personalizirane preporuke. Na taj način sustav uči iz naših navika, a pritom naše poruke i povijest korištenja ne napuštaju uređaj.
Upravo zato jasno vidimo čemu služi federated learning – omogućava razvoj pametnijih aplikacija uz očuvanje privatnosti. Kada znamo kako koristiti federated learning, shvaćamo da je to jedan od ključnih koraka prema sigurnijoj i personaliziranijoj umjetnoj inteligenciji.
2. Zdravstvena dijagnostika
Bolnice mogu zajednički trenirati modele umjetne inteligencije na temelju medicinskih podataka, bez dijeljenja osjetljivih informacija pacijenata. Time se ubrzava razvoj alata za rano otkrivanje bolesti.
3. Financijske usluge
Banke i financijske institucije koriste federated learning kako bi prepoznale sumnjive transakcije i obrasce prijevara, a da podaci o klijentima ne moraju napustiti sigurni sustav.
4. Automobilska industrija
Autonomna vozila trebaju učiti iz milijuna kilometara vožnje. Federated learning omogućava dijeljenje iskustava između vozila, bez slanja sirovih podataka proizvođačima.
- Prednosti u ovoj industriji:
- brže prepoznavanje prometnih situacija
- veća sigurnost vozača i pješaka
- smanjenje troškova obrade podataka
- brže prepoznavanje prometnih situacija
5. IoT uređaji
Pametni satovi, senzori i drugi uređaji koriste federated learning kako bi analizirali podatke lokalno te pridonosili zajedničkom modelu. To je ključno za optimizaciju energije i sigurnosti.
6. Glasovni asistenti
Alexa, Siri ili Google Assistant postaju pametniji kroz lokalno učenje korisničkih naredbi, dok podaci ostaju na uređaju. To smanjuje rizik zlouporabe privatnih razgovora.
7. Preporuke sadržaja
Streaming platforme koriste federated learning za preporuke filmova, glazbe i serija. Naša povijest gledanja ostaje privatna, ali svejedno dobivamo personalizirane prijedloge.
8. Cyber sigurnost
U ovom području federated learning služi za detekciju prijetnji u realnom vremenu, analizom obrazaca napada na različitim uređajima bez otkrivanja privatnih podataka korisnika.
9. Maloprodaja i e-trgovina
Trgovci mogu unaprijediti preporuke proizvoda kombiniranjem podataka s različitih lokacija, a da pri tome ne kompromitiraju privatnost kupaca.
10. Farmaceutska istraživanja
Razvoj novih lijekova ubrzava se kroz suradnju laboratorija koji zajednički treniraju modele, a osjetljivi istraživački podaci ostaju zaštićeni.
11. Obrazovni sustavi
Platforme za e-učenje koriste federated learning kako bi pratile napredak učenika i nudile personalizirane zadatke, a pritom štite privatne informacije učenika.
12. Poljoprivreda
Pametna poljoprivreda oslanja se na federated learning za analizu podataka o tlu, vremenu i prinosima s različitih farmi, bez centralnog prikupljanja osjetljivih podataka farmera.
13. Energetski sektor
Pametne mreže i elektrane koriste ga za optimizaciju potrošnje energije i predviđanje kvarova. Podaci ostaju lokalni, a sustavi postaju učinkovitiji i sigurniji.
Zaključak
Sada kada znamo što je federated learning, kako ga koristiti i čemu služi federated learning, jasno nam je da se radi o tehnologiji koja otvara ogroman potencijal za budućnost umjetne inteligencije. Od zdravstva do energetike, njezina je glavna prednost očuvanje privatnosti i sigurnosti podataka, a istovremeno omogućuje suradnju na globalnoj razini.
Ako želimo razvijati karijeru u ovom području, moramo pratiti trendove i učiti o novim tehnikama. Upravo tu leži odgovor na pitanje kako pronaći posao u IT industriji – usvajanjem znanja o inovacijama poput federated learninga postajemo konkurentniji i spremni za budućnost.
