Avanzando en la Privacidad de Datos con Aprendizaje Federado Relacional

El aprendizaje federado (FL) es un método que permite a diferentes organizaciones entrenar modelos de aprendizaje automático (ML) sin compartir sus datos privados. Permite a los participantes, como hospitales o bancos, trabajar juntos en un proyecto mientras mantienen sus datos seguros. Esto es especialmente importante debido a las leyes de privacidad que protegen la información sensible. En los métodos tradicionales de FL, los datos están distribuidos entre múltiples partes, y los participantes pueden tener los datos organizados por filas (horizontal) o por columnas (vertical). Sin embargo, esta configuración tiene limitaciones, especialmente al tratar con estructuras de datos complejas conocidas como tablas relacionales.

#El Desafío de los Datos Relacionales

Los datos relacionales son comunes en muchos campos, especialmente en industrias como la salud. Por ejemplo, diferentes organizaciones tienen fragmentos del historial médico de un paciente en sus bases de datos. Para entrenar un modelo usando estos datos, los analistas tendrían que recopilar y combinar esta información de varias tablas, a menudo usando operaciones intrincadas conocidas como uniones y combinaciones SQL. Los enfoques tradicionales de FL tienen dificultades en esta situación porque asumen que los datos se pueden alinear fácilmente sin consultas complejas.

Por ejemplo, cuando un hospital quiere analizar datos de pacientes, puede tener que reunir información de múltiples fuentes, como farmacias y compañías de seguros. Esto requiere realizar varias operaciones SQL para crear un conjunto de datos completo para entrenar el modelo de ML. Dado que FL normalmente no puede compartir datos directamente, la pregunta se convierte en: ¿cómo podemos entrenar modelos en tablas relacionales distribuidas sin violar la privacidad?

#Introduciendo el Aprendizaje Federado Relacional

Para abordar este problema, introducimos un concepto llamado Aprendizaje Federado Relacional (RFL). RFL se centra en entrenar modelos de ML directamente en tablas relacionales distribuidas. El proceso de RFL se puede desglosar en dos pasos principales:

1. Aprendizaje Sobre Unión (LoJ): Este paso implica centrarse en cómo procesar y aprender de los datos combinados obtenidos de uniones relacionales.

2. Aprendizaje Sobre Combinación (LoU): Este paso mira cómo procesar aún más los datos una vez que han sido combinados, tratando con diferentes particiones de los datos unidos.

En términos más simples, LoJ se encarga de obtener datos de múltiples fuentes combinados, mientras que LoU gestiona cómo aprender de esos datos combinados de manera efectiva.

#El Marco para RFL

El marco para RFL está diseñado para optimizar tanto el cálculo necesario para el entrenamiento como la comunicación entre diferentes partes. Así es como funciona:

• Gestión de Duplicados: Al combinar datos a través de uniones, es común que el mismo dato aparezca múltiples veces. El marco RFL tiene optimizaciones incorporadas para manejar estos duplicados y evitar cálculos innecesarios.

• Protección de la Privacidad: Dado que la privacidad de los datos es crítica, el marco asegura que las características (entradas) y las etiquetas (salidas) estén protegidas. Aplica métodos como la privacidad diferencial para garantizar que incluso si alguien intenta obtener información del modelo, no pueda acceder a datos sensibles.

#Eficiencia del Algoritmo

El marco RFL puede trabajar con dos métodos populares de entrenamiento de ML: Descenso por Gradiente Estocástico (SGD) y Método de Direcciones Alternas de Multiplicadores (ADMM). Ambos algoritmos pueden beneficiarse de las estrategias de optimización incorporadas en el marco RFL.

#Descenso por Gradiente Estocástico (SGD)

SGD es un método común usado en ML, que actualiza los parámetros del modelo basándose en pequeños lotes de datos. El marco RFL optimiza SGD al:

• Reducir la cantidad de datos duplicados procesados, ahorrando así tiempo de cálculo.
• Ajustar cómo se comunican los resultados entre clientes y servidores para minimizar retrasos.

#Método de Direcciones Alternas de Multiplicadores (ADMM)

ADMM es otro algoritmo bien conocido usado en el aprendizaje distribuido. El marco RFL mejora ADMM al:

• Descomponer problemas complejos en tareas más pequeñas y fáciles de manejar que pueden ser gestionadas por diferentes clientes.
• Comprimir la comunicación necesaria, asegurando que los clientes pasen menos tiempo esperando respuestas del servidor.

#Evaluación del Marco RFL

Para probar la efectividad del marco RFL, se realizaron experimentos usando diferentes conjuntos de datos y escenarios. El objetivo era comparar el enfoque RFL con métodos tradicionales que no tienen en cuenta los datos relacionales.

#Configuración del Experimento

La configuración involucró usar varias bases de datos del mundo real. Estas incluían datos de salud, reseñas de negocios y calificaciones de películas. Cada conjunto de datos tenía múltiples tablas que necesitaban ser unidas y analizadas para un entrenamiento efectivo del modelo.

#Resultados

1. Precisión del Modelo: El marco RFL logró precisiones del modelo comparables a enfoques centralizados, lo que significa que funcionó bien sin necesidad de compartir datos en crudo.

2. Eficiencia en la Comunicación: Una de las principales ventajas observadas fue la reducción del tiempo de comunicación. Por ejemplo, mientras que los métodos tradicionales de FL podrían requerir numerosas rondas de comunicación para actualizar modelos, el enfoque RFL podría lograr resultados similares con muchas menos interacciones.

3. Manejo de la Privacidad: Se prestó una atención significativa a preservar la privacidad durante estos procesos. El marco aseguró con éxito que los datos sensibles se mantuvieran seguros mientras aún se permitía un entrenamiento efectivo del modelo.

#Aplicaciones Prácticas de RFL

El marco RFL se puede aplicar ampliamente en varios campos:

• Salud: Los hospitales pueden colaborar para mejorar los resultados de los pacientes analizando datos combinados sin exponer los registros individuales de los pacientes.

• Finanzas: Los bancos pueden trabajar juntos para detectar comportamientos fraudulentos sin compartir información sensible de cuentas.

• Venta al por menor: Las empresas pueden compartir insights sobre el comportamiento del consumidor sin revelar sus datos de ventas.

#Conclusión

El Aprendizaje Federado Relacional representa un paso significativo hacia adelante en la capacidad de las organizaciones para colaborar en proyectos de aprendizaje automático. Al abordar los desafíos que plantean los datos relacionales, este marco permite un entrenamiento efectivo de modelos mientras mantiene estándares de privacidad estrictos. A medida que la necesidad de análisis colaborativo continúa creciendo, RFL podría convertirse en una herramienta esencial para muchas industrias.