Affrontare le sfide della condivisione dei dati nel machine learning

Ottenere dati di qualità per addestrare modelli di machine learning può essere complicato. Questo è particolarmente vero quando si tratta di informazioni sensibili, come le cartelle cliniche. Ci sono due problemi principali. Il primo sono le regole legali che proteggono i dati personali, rendendo difficile raccogliere e usare questo tipo di informazioni. Il secondo è che i proprietari dei dati spesso non hanno motivi per condividere i loro dati, specialmente quando sono distribuiti in modo non uniforme tra i partecipanti. Per risolvere questi problemi, combinare metodi di apprendimento decentralizzato, come l'apprendimento federato, con tecnologie di protezione della privacy può aiutare.

#Sfide nella Condivisione dei Dati

La prima sfida riguarda le leggi sulla privacy, che richiedono che qualsiasi dato sensibile venga raccolto e usato il meno possibile. Una soluzione è l'apprendimento federato, dove i dati rimangono con il proprietario e solo gli aggiornamenti del modello vengono condivisi. Questo metodo, però, può comunque essere esposto a minacce nascoste perché potrebbero esserci attori malevoli nel gruppo. Per rendere l'apprendimento federato più sicuro, si può usare un addestramento differenzialmente privato (DP). Questo metodo aggiunge rumore agli aggiornamenti del modello, assicurando che i dati rimangano privati.

La seconda sfida è selezionare dati che siano veramente utili per l'addestramento. Molte volte, i dati più preziosi sono più dettagliati o difficili da trovare. Ma c'è mancanza di accordo su come valutare i campioni di dati, portando a una mancanza di incentivi per i partecipanti a condividere i loro dati. Per motivare i proprietari dei dati, è fondamentale trovare un modo per determinare il valore di ciascun punto dati in modo che possano essere ricompensati di conseguenza.

#Importanza della Valutazione dei Dati

Quando si allenano modelli collaborativi, il valore dei campioni di dati può essere misurato per aiutare nella presa di decisioni. Tuttavia, questo diventa difficile in un ambiente focalizzato sulla privacy, dove i metodi tradizionali per valutare il valore potrebbero non funzionare bene. L'aggiunta di rumore quando si usa l'addestramento DP può distorcere l'utilità di campioni di dati rarificati o insoliti che potrebbero essere molto informativi.

Alcune strategie possono aiutare a stimare quanto siano importanti i singoli campioni di dati senza dover guardare ai dati stessi. Queste strategie sono essenziali per guidare il processo di addestramento e compensare equamente i fornitori di dati. Sfortunatamente, affrontare le sfide della privacy e della valutazione dei dati contemporaneamente può essere difficile.

#Metodi di Selezione dei Dati

Per affrontare queste problematiche, abbiamo esplorato diversi metodi per selezionare campioni di addestramento utili sia in ambienti privati che non privati. Un metodo si concentra sulla Varianza dei Gradienti (VoG), che consente ai partecipanti di valutare quanto siano impegnativi specifici punti dati per il modello. Un altro metodo, la suscettibilità al rischio di perdita di privacy (PLIS), aiuta a identificare attributi sensibili dei dati e campioni atipici.

Sia VoG che PLIS possono essere semplificati in punteggi comparabili, aiutando a individuare campioni più preziosi e semplificare il processo di distribuzione delle ricompense. Con vari esperimenti, abbiamo dimostrato come queste metriche possano migliorare i framework di apprendimento federato esistenti mantenendo in mente la privacy.

#Esperimenti e Risultati

Abbiamo scoperto che, in generale, i campioni scelti in ambienti privati e non privati tendono a essere piuttosto simili. I partecipanti possono utilizzare VoG e PLIS in modo efficace nel loro processo decisionale per identificare esempi atipici e impegnativi nei loro dataset.

Quando abbiamo confrontato queste due metriche con approcci tradizionali, abbiamo notato che VoG fornisce risultati più coerenti su diversi modelli e dataset, specialmente in ambienti privati. D'altra parte, PLIS è utile ma può talvolta essere meno affidabile a seconda del livello di privacy dei dati.

Uno dei risultati importanti è che, man mano che le dimensioni dei modelli crescevano, è diventato più difficile analizzare e interpretare l'utilità dei campioni. Modelli più grandi possono portare a risultati di selezione dei campioni variabili, rendendo più difficile stabilire un'utilità chiara per ciascun campione individuale.

#Il Ruolo della Privacy

Le immagini selezionate per l'addestramento variavano significativamente tra ambienti privati e non privati. Attraverso la nostra analisi, abbiamo notato che mentre i valori di perdita e le norme dei gradienti potevano identificare immagini simili in impostazioni standard, diventavano inconsistenti quando erano in atto misure di privacy.

Ad esempio, in condizioni private, l'essenza dei campioni selezionati cambiava drasticamente, portando a una mancanza di coesione tra i due ambienti. Questo dimostra che utilizzare metodi tradizionali per selezionare dati di addestramento in impostazioni private potrebbe non dare i migliori risultati.

#Somiglianze e Differenze Tra le Metriche

I nostri dati hanno indicato che non ci sono correlazioni dirette tra i punteggi di VoG e PLIS. Questo significa che punteggi alti di PLIS, che indicano caratteristiche rivelatrici, potrebbero non allinearsi sempre con punteggi alti di VoG, che evidenziano la difficoltà del campione. Quindi, a volte possono inviare messaggi contrastanti su quali campioni siano davvero utili.

I campioni con un alto PLIS potrebbero vantare caratteristiche facili da apprendere per i modelli, mentre i campioni con un alto VoG sono visti come più impegnativi. Questo suggerisce che mentre entrambe le metriche hanno uno scopo, potrebbero focalizzarsi su diversi tipi di informazioni.

#Campionamento Importante per un Addestramento più Veloce

Oltre a compensare semplicemente i fornitori di dati, abbiamo scoperto che utilizzare queste metriche potrebbe portare a un addestramento del modello più efficiente. Nella nostra simulazione, abbiamo testato la rimozione di una parte del set di addestramento basandoci su queste metriche. Dopo ciò, abbiamo osservato un notevole aumento della precisione di addestramento, riducendo anche il tempo complessivo di addestramento.

Tuttavia, l'uso di VoG e PLIS per la selezione dei campioni ha anche portato a una diminuzione della precisione al momento del test, suggerendo che, mentre possono indicare campioni difficili, questi potrebbero non essere sempre i più informativi. Questo evidenzia la necessità di comprendere meglio la relazione tra la difficoltà percepita di un campione e il suo vero valore per il miglioramento del modello.

#Privacy Differenziale nelle Metriche di Dati

Poiché i valori di VoG e PLIS sono sensibili, non dovrebbero essere condivisi pubblicamente poiché potrebbero esporre i proprietari dei dati a rischi. Invece, è necessario un approccio che preservi la privacy quando si pubblicano questi punteggi. Per VoG, suggeriamo di eseguire procedure di privacy differenziale per le query sulla varianza. Per PLIS, applicare un meccanismo per gestire efficacemente il rumore può proteggere i dettagli personali.

#Direzioni Future

Una delle principali sfide future è capire quali attributi contribuiscono a considerare un campione difficile o informativo. Anche se i nostri dati iniziali suggeriscono che VoG e PLIS tendono a favorire campioni più preziosi, sono necessarie ulteriori indagini per stabilire collegamenti più chiari.

Inoltre, calcoli accurati delle garanzie di privacy sono cruciali quando si è coinvolti nel ri-addestramento federato. Inoltre, dobbiamo ottimizzare il processo di calcolo poiché calcolare i gradienti può rallentare notevolmente l'addestramento. Potrebbe essere necessaria una ricerca preliminare su quali metriche supportano meglio una prestazione di addestramento rapida ed efficace.

#Conclusione

Il nostro lavoro dimostra che applicare metriche basate sui gradienti può aiutare a identificare campioni preziosi in contesti di addestramento collaborativo, anche quando la privacy è una preoccupazione. Questi metodi sono efficienti e possono funzionare su diversi compiti e architetture di modelli.

Anche se VoG non è progettato inizialmente per applicazioni di addestramento privato, la sua utilità nell'identificare campioni rilevanti in contesti diversi è incoraggiante. D'altra parte, PLIS potrebbe mostrare meno coerenza. Ulteriori ricerche sulla valutazione dei dati privati potrebbero promuovere la collaborazione garantendo la sicurezza e l'integrità dei dati per scopi di addestramento del modello.