Avançando o Compartilhamento de Dados com Conjuntos de Dados Sintéticos

Grandes conjuntos de dados usados para treinar machine learning podem ser transformados em conjuntos menores de Dados Sintéticos úteis. Esses conjuntos menores ajudam as máquinas a aprender mais rápido e economizam grana quando se trata de compartilhar dados. Usando dados sintéticos de alta qualidade, aplicações de machine learning conseguem funcionar melhor em sistemas espalhados por diferentes lugares.

Uma forma simples de criar um conjunto de dados sintético é deixar cada usuário trabalhar com seus dados e depois juntar os resultados em um servidor central. Mas esse método muitas vezes resulta em qualidade ruim porque cada usuário tem tipos diferentes de dados. Pra resolver isso, foi criado um novo método chamado CollabDM. Esse método captura as tendências gerais dos dados e precisa só de uma rodada de comunicação entre os usuários e o servidor.

O CollabDM foi testado e mostrou ser melhor do que métodos anteriores, especialmente quando os dados estão distribuídos de forma desigual entre os usuários. O método também tem potencial para trazer benefícios em cenários do mundo real, como detectar ataques em redes 5G.

Modelos de machine learning que dependem de grandes conjuntos de dados costumam enfrentar problemas como altos tempos de treinamento e não serem muito amigos do meio ambiente. Pra melhorar esses problemas, transformar grandes conjuntos de dados em coleções compactas de dados sintéticos importantes pode ajudar. Se os dados sintéticos forem representativos dos originais, os modelos podem ser treinados mais rápido, alcançando uma precisão semelhante àqueles treinados com os conjuntos de dados originais.

Além de ser mais eficiente, usar dados sintéticos reduz os custos envolvidos no compartilhamento de dados e protege a privacidade dos donos dos dados, já que só amostras sintéticas são compartilhadas. Isso é super útil em lugares como redes 5G, onde grandes quantidades de dados vêm de diferentes fontes. Nessas situações, dados sintéticos podem ser compartilhados de forma segura e eficiente entre várias partes, melhorando o treinamento robusto de modelos.

Mas quando os usuários têm tipos diferentes de dados, isso pode complicar o processo de aprendizado. Compartilhar conjuntos de dados sintéticos locais pra criar um modelo global pode piorar os efeitos dessa diferença de dados. Assim, há uma necessidade de novas técnicas que possam sintetizar um conjunto de dados global enquanto permitem que os usuários colaborem sem compartilhar seus dados locais.

Ao trabalharem juntos, diferentes fontes de dados podem contribuir para um processo de síntese global sem revelar o que cada usuário tem. Esse conjunto de dados sintético global pode então ser compartilhado e usado para várias aplicações, como treinamento de modelos e encontrar melhores designs de redes neurais.

As técnicas tradicionais de Destilação de Dados geralmente requerem centralizar todos os dados em um único lugar. Adaptar isso pra funcionar em ambientes distribuídos é desafiador. Alguns métodos, como aprendizado federado, tentam criar um conjunto de dados sintético global a partir de dados locais. O objetivo é fazer dados sintéticos que imitem os padrões de treinamento vistos em modelos locais. Mas esses métodos muitas vezes só funcionam em configurações limitadas de modelos, perdendo padrões de dados mais amplos.

O problema de adaptar a destilação de dados comum pro trabalho colaborativo é que a maioria dos métodos requer várias rodadas de treinamento de modelo, levando a cargas de comunicação pesadas. Isso pode anular as vantagens que esses métodos tentam oferecer. Pra resolver isso, foi introduzido um novo algoritmo chamado destilação colaborativa de dados baseada em correspondência de distribuições de dados.

Nesse sistema de correspondência de distribuição, não há necessidade de treinar o modelo. Em vez disso, os dados sintéticos são otimizados pra se parecer com dados reais dentro de diferentes espaços mais simples. Como esses espaços são configurados aleatoriamente, eles podem ser facilmente compartilhados entre os usuários sem muita comunicação de dados. Além disso, como a média das representações reais dos dados é necessária pra otimizar os dados sintéticos, os usuários podem calcular essas médias de uma vez e enviá-las pro servidor de uma só vez, mantendo a comunicação leve.

Tentativas anteriores de destilação de dados se concentraram em tornar a comunicação mais leve em configurações federadas. Aqui, os usuários criam seus dados sintéticos independentemente e os enviam pro servidor, que treina um modelo com base nesses dados destilados. Em modelos grandes, esses dados sintetizados podem ser mais compactos que os parâmetros do modelo, levando a um treinamento de modelo mais rápido e menos comunicação do que abordagens padrão onde os parâmetros do modelo são compartilhados.

A importância de criar um conjunto de dados sintético global é que ele oferece soluções eficientes pra várias aplicações, como buscas em redes neurais e aprendizado contínuo.

#Aplicação Motivadora

Pra destacar a importância da destilação colaborativa de dados, vamos considerar sua aplicação em redes móveis 5G. Essas redes de próxima geração foram feitas pra trazer recursos mais perto dos usuários, espalhando-os por vários lugares. Isso cria uma situação onde uma grande quantidade de dados diversos é gerada, muitas vezes sob regras rígidas de privacidade.

Os dados gerados podem ser usados pra várias aplicações de machine learning diferentes. Entretanto, os dados podem ser grandes e sensíveis, tornando difícil enviá-los pra um ponto central pra análise. É aí que um conjunto de dados sintético global compacto se torna valioso, pois pode ser facilmente compartilhado entre diferentes locais e apoiar tarefas relevantes de machine learning.

Nos nossos estudos, analisamos a detecção de ataques no tráfego de rede. Nesse cenário, o tráfego de rede em vários pontos pode ser monitorado por um dispositivo que processa o tráfego recebido pra classificá-los como seguros ou suspeitos. Se vários pontos na rede puderem contribuir pra construir um conjunto de dados sintético global, então modelos podem ser treinados pra capturar os padrões gerais de dados que estão sendo gerados.

Desenvolvemos o primeiro algoritmo de destilação de dados distribuída que reflete os padrões de dados globais com apenas uma rodada de comunicação. Testes com conjuntos de dados de referência indicam que esse método supera as técnicas de aprendizado de uma só vez existentes quando se lida com dados desiguais.

Os conjuntos de dados sintéticos globais gerados são surpreendentemente resilientes a mudanças na distribuição dos dados reais, mostrando apenas pequenas quedas no desempenho quando as discrepâncias aumentam. Experimentos realizados no contexto de redes 5G revelam que a destilação de dados poderia ajudar efetivamente em tarefas de machine learning.

#Trabalho Relacionado

A destilação de dados visa produzir resumos pequenos e de alta qualidade que capturam as informações essenciais de um conjunto de dados maior. Esses resumos podem substituir efetivamente o conjunto de dados original em aplicações de machine learning. Existem três principais tipos de técnicas de destilação de dados: meta-aprendizado, correspondência de parâmetros e correspondência de distribuição.

Métodos de meta-aprendizado se concentram em minimizar os erros que podem ocorrer quando dados reais são usados pra treinar um modelo com base nos dados sintéticos. Esse processo envolve duas etapas de otimização: uma pra treinar o modelo e outra pra refinar o conjunto de dados sintético com base no desempenho do modelo com dados reais.

As técnicas de correspondência de parâmetros fazem com que os dados sintéticos imitem como os dados reais afetam o treinamento do modelo. Por exemplo, garantem que os gradientes ou as mudanças de parâmetros no treinamento com dados sintéticos reflitam aqueles vistos com dados reais.

Em contraste, a correspondência de distribuição tenta igualar as distribuições de dados reais e sintéticos diretamente, pulando a necessidade de uma complexa otimização em múltiplas etapas. Isso torna a correspondência de distribuição menos exigente em termos de computação e permite uma melhor escalabilidade.

#Aprendizado Virtual

O aprendizado federado foca em criar aproximações locais de um modelo central. Ao compartilhar atualizações locais de volta pra um servidor central, um modelo global pode ser construído. Esse método tenta produzir dados sintéticos locais que capturam as atualizações locais e constroem aproximações úteis.

Um método proposto envolve alternar entre refinar dados sintéticos locais e globais iterativamente. Nesse approach, os dados globais são usados como referência do lado do servidor para o treinamento contínuo do modelo. Outra técnica tenta criar dados sintéticos refletindo a dinâmica global das atualizações do modelo, usando conhecimento das mudanças dos modelos locais.

Mas muitos desses métodos exigem múltiplas rodadas de comunicação e podem ser bem pesados em recursos.

#Aprendizado Federado de Uma Só Vez

O aprendizado federado de uma só vez visa completar tarefas de aprendizado usando apenas uma rodada de comunicação. Esse método é especialmente útil em cenários práticos, reduzindo os riscos potenciais de exposição de dados. A maioria dos métodos de uma só vez se baseia em destilação de conhecimento ou destilação de dados.

Métodos de destilação de conhecimento usam modelos locais de clientes como professores pra um modelo global, enquanto a destilação de dados permite que cada cliente crie seus dados sintéticos independentemente. O servidor então combina esses conjuntos de dados pra treinar um modelo.

Nosso approach segue esse modelo geral, mas é diferente porque os clientes enviam cálculos extras pra melhorar os dados sintéticos com base em um objetivo global, o que ajuda a lidar com diferenças de dados.

#Destilação Colaborativa de Dados

Em um framework colaborativo, o objetivo principal é produzir dados sintéticos no servidor que performem de forma comparável ao conjunto de dados original. Uma abordagem simples seria deixar que cada cliente criasse um conjunto de dados sintético de forma independente e o enviasse pro servidor. Porém, devido às diferenças nos tipos de dados, os dados produzidos localmente podem não representar bem a distribuição geral dos dados.

Ao invés disso, capturar uma imagem abrangente da dinâmica dos dados requer uma técnica colaborativa pra ajustar o processo de destilação globalmente.

#Destilação Colaborativa Strawman

O processo de destilação colaborativa começa com o servidor inicializando dados sintéticos. Isso pode ser feito aleatoriamente ou coletando destilações locais dos clientes. Uma vez definidos, esses conjuntos de dados sintéticos são então atualizados iterativamente.

Durante cada iteração, os clientes realizam a destilação local e computam embeddings com base em sementes compartilhadas do servidor. Depois, eles enviam os resultados de volta pro servidor pra refinar o conjunto de dados geral. Esse método envolve várias rodadas de comunicação, semelhante ao aprendizado federado tradicional.

#Visão Geral da Correspondência de Distribuição Colaborativa

O objetivo da Correspondência de Distribuição Colaborativa é calcular uma função de perda pra cada embedding de forma eficiente. O gradiente dessa perda é usado pra otimizar o conjunto de dados sintético mantido no servidor, permitindo que ele reflita as tendências gerais dos dados.

O processo começa com o servidor enviando sementes aleatórias pros clientes pra inicializar embeddings de menor dimensão. Os clientes então realizam a destilação local e calculam suas contribuições pra função objetivo, enviando os resultados de volta pro servidor.

Com esse método, o servidor pode finalizar a destilação usando as contribuições dos clientes sem precisar de mais comunicação, conseguindo um conjunto de dados sintético global.

#Otimização de Parâmetros

Existem várias otimizações que podem melhorar o desempenho dos dados sintéticos. Uma técnica é particionar e expandir, onde cada imagem é dividida em amostras menores, que são então ampliadas pra caber nas dimensões originais. Esse processo aumenta a representação dos dados reais enquanto conserva armazenamento.

#Experimentos

Experimentos avaliam como a correspondência de distribuição colaborativa se sai em comparação com conjuntos de dados de imagem padrão e também em aplicações reais, como detecção de ataques em 5G. O impacto do número de clientes e do tamanho dos dados na precisão de classificação também é avaliado.

Em cenários de teste pra dados de Rede 5G, o método mostrou uma habilidade notável de distinguir entre tráfego seguro e malicioso, mesmo usando bem poucas imagens pra treinamento. A abordagem demonstra que é viável capturar as informações necessárias pra uma classificação bem-sucedida, mesmo em configurações desafiadoras.

#Conclusão

Foi introduzido um novo algoritmo pra destilação colaborativa de dados que captura um conjunto de dados sintético global de forma eficiente com comunicação mínima. Pesquisas mostraram que esse método é robusto contra várias condições de dados e apoia efetivamente tarefas de machine learning, especialmente em redes 5G.

Assim, essas descobertas promovem o uso de técnicas de destilação de dados pra enfrentar desafios relacionados ao compartilhamento de dados e machine learning em cenários distribuídos, permitindo um melhor uso dos recursos e melhorando a privacidade dos donos dos dados.