Datenprivatsphäre voranbringen mit relationalem föderiertem Lernen

Föderiertes Lernen (FL) ist 'ne Methode, die es verschiedenen Organisationen ermöglicht, maschinelle Lernmodelle (ML) zu trainieren, ohne ihre privaten Daten auszutauschen. Es erlaubt Teilnehmern, wie Krankenhäusern oder Banken, gemeinsam an einem Projekt zu arbeiten und dabei ihre Daten sicher zu halten. Das ist besonders wichtig wegen der Datenschutzgesetze, die sensible Informationen schützen. In traditionellen FL-Methoden sind die Daten auf mehrere Parteien verteilt, und die Teilnehmer können die Daten entweder zeilenweise (horizontal) oder spaltenweise (vertikal) angeordnet haben. Dieses Setup hat allerdings seine Grenzen, besonders wenn es um komplexe Datenstrukturen geht, die als relationale Tabellen bekannt sind.

#Die Herausforderung relationaler Daten

Relationale Daten sind in vielen Bereichen üblich, besonders in Branchen wie dem Gesundheitswesen. Zum Beispiel halten verschiedene Organisationen Teile der medizinischen Geschichte eines Patienten in ihren Datenbanken. Um ein Modell mit diesen Daten zu trainieren, müssten Analysten diese Informationen aus verschiedenen Tabellen sammeln und kombinieren, oft mithilfe komplizierter Operationen, die als SQL-Joins und -Vereinigungen bekannt sind. Traditionelle FL-Ansätze haben mit dieser Situation zu kämpfen, weil sie davon ausgehen, dass die Daten ohne komplexe Abfragen leicht ausgerichtet werden können.

Wenn ein Krankenhaus beispielsweise Patientendaten analysieren möchte, muss es Informationen aus mehreren Quellen einholen, wie Apotheken und Versicherungsunternehmen. Das erfordert, mehrere SQL-Operationen durchzuführen, um einen vollständigen Datensatz für das Training des ML-Modells zu erstellen. Da FL normalerweise keine Daten direkt teilen kann, stellt sich die Frage: Wie können wir Modelle auf verteilten relationalen Tabellen trainieren, ohne die Privatsphäre zu verletzen?

#Einführung in relationales föderiertes Lernen

Um dieses Problem zu lösen, führen wir ein Konzept namens Relational Federated Learning (RFL) ein. RFL konzentriert sich darauf, ML-Modelle direkt auf verteilten relationalen Tabellen zu trainieren. Der RFL-Prozess kann in zwei Hauptschritte unterteilt werden:

1. Lernen über Join (LoJ): In diesem Schritt wird darauf fokussiert, wie man die kombinierten Daten, die durch relationale Joins gewonnen werden, verarbeiten und daraus lernen kann.

2. Lernen über Union (LoU): In diesem Schritt wird betrachtet, wie die Daten weiter verarbeitet werden können, nachdem sie kombiniert wurden, wobei verschiedene Partitionen der verbundenen Daten berücksichtigt werden.

Einfach gesagt, beschäftigt sich LoJ damit, Daten aus mehreren Quellen zu kombinieren, während LoU verwaltet, wie man effektiv aus diesen kombinierten Daten lernt.

#Das Framework für RFL

Das Framework für RFL ist so gestaltet, dass sowohl die Berechnungen, die für das Training erforderlich sind, als auch die Kommunikation zwischen den verschiedenen Parteien optimiert werden. So funktioniert's:

• Duplikatsmanagement: Wenn Daten durch Joins kombiniert werden, kommt es häufig vor, dass dasselbe Stück Daten mehrmals erscheint. Das RFL-Framework hat eingebaute Optimierungen, um diese Duplikate zu verwalten und unnötige Berechnungen zu vermeiden.

• Datenschutz: Da Datenschutz entscheidend ist, sorgt das Framework dafür, dass die Merkmale (Eingaben) und Labels (Ausgaben) geschützt sind. Es wendet Methoden wie Differential Privacy an, um sicherzustellen, dass selbst wenn jemand versucht, Informationen aus dem Modell zu erlangen, er keinen Zugang zu sensiblen Daten hat.

#Algorithmus-Effizienz

Das RFL-Framework kann mit zwei beliebten ML-Trainingsmethoden arbeiten: Stochastic Gradient Descent (SGD) und Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM). Beide Algorithmen profitieren von den Optimierungsstrategien, die im RFL-Framework eingebaut sind.

#Stochastic Gradient Descent (SGD)

SGD ist eine gängige Methode, die im ML verwendet wird und die Modellparameter basierend auf kleinen Datenmengen aktualisiert. Das RFL-Framework optimiert SGD indem es:

• Die Menge der verarbeiteten Duplikate reduziert, wodurch die Rechenzeit eingespart wird.
• Anpasst, wie Ergebnisse zwischen Clients und Servern kommuniziert werden, um Verzögerungen zu minimieren.

#Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM)

ADMM ist ein weiterer bekannter Algorithmus, der im verteilten Lernen verwendet wird. Das RFL-Framework verbessert ADMM, indem es:

• Komplexe Probleme in kleinere, leichter zu verwaltende Aufgaben aufteilt, die von verschiedenen Clients bearbeitet werden können.
• Die erforderliche Kommunikation komprimiert, sodass die Clients weniger Zeit mit dem Warten auf Serverantworten verbringen.

#Bewertung des RFL-Frameworks

Um die Effektivität des RFL-Frameworks zu testen, wurden Experimente mit verschiedenen Datensätzen und Szenarien durchgeführt. Ziel war es, den RFL-Ansatz mit traditionellen Methoden zu vergleichen, die relationale Daten nicht berücksichtigen.

#Experimentaufbau

Das Setup umfasste die Verwendung verschiedener realer Datenbanken. Dazu gehörten Gesundheitsdaten, Geschäftsbewertungen und Filmratings. Jeder Datensatz hatte mehrere Tabellen, die zusammengeführt und analysiert werden mussten, um ein effektives Modelltraining zu ermöglichen.

#Ergebnisse

1. Modellgenauigkeit: Das RFL-Framework konnte Modellgenauigkeiten erreichen, die mit zentralisierten Ansätzen vergleichbar sind, was bedeutet, dass es gut funktionierte, ohne Rohdaten teilen zu müssen.

2. Kommunikationseffizienz: Ein grosser Vorteil, der beobachtet wurde, war die Reduzierung der Kommunikationszeit. Während traditionelle FL-Methoden oft viele Kommunikationsrunden benötigen, um Modelle zu aktualisieren, konnte der RFL-Ansatz ähnliche Ergebnisse mit viel weniger Interaktionen erzielen.

3. Umgang mit Datenschutz: Während dieser Prozesse wurde viel Wert darauf gelegt, den Datenschutz zu wahren. Das Framework stellte erfolgreich sicher, dass sensible Daten sicher aufbewahrt wurden, während gleichzeitig ein effektives Modelltraining ermöglicht wurde.

#Praktische Anwendungen von RFL

Das RFL-Framework kann breit in verschiedenen Bereichen angewendet werden:

• Gesundheitswesen: Krankenhäuser können zusammenarbeiten, um die Patientenergebnisse zu verbessern, indem sie kombinierte Daten analysieren, ohne individuelle Patientenakten offenzulegen.

• Finanzen: Banken können zusammenarbeiten, um betrügerisches Verhalten zu erkennen, ohne sensible Kontoinformationen auszutauschen.

• Einzelhandel: Unternehmen können Erkenntnisse über das Verhalten der Verbraucher austauschen, ohne ihre Verkaufsdaten preiszugeben.

#Fazit

Relational Federated Learning stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Fähigkeit von Organisationen dar, an Projekten im Bereich maschinelles Lernen zusammenzuarbeiten. Indem es die Herausforderungen angeht, die relationale Daten mit sich bringen, ermöglicht dieses Framework ein effektives Training von Modellen und wahrt gleichzeitig strenge Datenschutzstandards. Da der Bedarf an gemeinsamer Analyse weiterhin wächst, könnte RFL ein wichtiges Werkzeug für viele Branchen werden.