FedVS: Melhorando o Aprendizado Federado Vertical

O Aprendizado Federado Vertical (VFL) é um jeito de treinar modelos de aprendizado de máquina onde diferentes partes (ou clientes) têm diferentes características de amostras de dados compartilhados. Nesse esquema, os dados não são compartilhados, mas o processo de aprendizado permite que os clientes trabalhem juntos para construir um modelo. Pense nisso como um projeto em grupo onde cada pessoa tem uma parte do quebra-cabeça, mas ninguém consegue ver a imagem toda.

#Desafios no VFL

O VFL enfrenta alguns desafios principais que podem impactar sua eficácia:

#Clientes Lerdos

Clientes lerdos são aqueles que demoram a responder durante o treinamento do modelo. Eles podem atrasar todo o processo e afetar a qualidade do modelo final. Se um ou mais clientes demoram muito para enviar seus resultados, os outros têm que esperar, o que pode causar atrasos no aprendizado.

#Preocupações com Privacidade

Outra questão importante é a privacidade. Cada cliente quer manter seus dados seguros. Quando os clientes enviam suas informações, há o risco de que dados sensíveis possam ser expostos, seja pelo servidor ou por outros clientes que possam tentar se unir para acessar informações privadas.

#Soluções Existentes e Limitações

Para lidar com esses desafios, os pesquisadores propuseram várias soluções. Algumas delas permitem atualizações assíncronas, onde clientes lentos não travam o processo. No entanto, isso pode gerar problemas de precisão, já que o modelo pode não ser atualizado com base nas informações mais recentes.

Outra abordagem utiliza técnicas como privacidade diferencial, que adiciona ruído aos dados para proteger a privacidade. Embora isso ajude com a privacidade, pode também resultar em modelos menos precisos.

#FedVS: Uma Nova Abordagem

Para superar esses desafios, um novo método chamado FedVS foi introduzido. Esse método visa lidar melhor com clientes lerdos enquanto garante a privacidade durante o processo de treinamento.

#Principais Características do FedVS

1. Compartilhamento Secreto: Cada cliente divide seus dados em pedaços e os compartilha com outros clientes. Assim, nenhuma parte tem acesso a todas as informações. Se um cliente é lento (um straggler), os clientes restantes ainda podem contribuir para o treinamento do modelo.

2. Agregação Eficiente: O FedVS usa métodos inteligentes para combinar os resultados de diferentes clientes. Mesmo que alguns clientes sejam lentos, contanto que um número suficiente de clientes responda, o servidor ainda consegue construir uma imagem completa.

3. Privacidade Robusta: O design do FedVS garante que mesmo que alguns clientes trabalhem juntos para acessar dados, eles não consigam ver informações sensíveis. Isso é realizado por meio de técnicas matemáticas que protegem os dados enquanto ainda permitem que o modelo aprenda de forma eficaz.

#Como o FedVS Funciona

Aqui vai um resumo simples de como o FedVS opera:

1. Preparação de Dados: Antes do treinamento começar, cada cliente prepara seus dados processando-os em uma forma que possa ser facilmente compartilhada.

2. Compartilhamento de Dados: Os clientes usam técnicas de compartilhamento secreto para manter seus dados privados enquanto os distribuem pela rede. Isso ajuda a garantir que todas as informações necessárias estejam disponíveis para construir o modelo.

3. Processo de Treinamento: Cada cliente usa seus dados para calcular embeddings, que são representações simplificadas dos dados que podem ser processadas mais facilmente. Esses embeddings são enviados ao servidor.

4. Agregação: O servidor coleta esses embeddings de todos os clientes. Mesmo que alguns clientes sejam lentos, contanto que um certo número de embeddings seja recebido, o servidor pode reconstruir o embedding completo necessário para o treinamento posterior.

5. Atualização do Modelo: Depois que o servidor tem os embeddings agregados, ele atualiza o modelo central e envia as informações necessárias de volta para os clientes para suas atualizações locais.

6. Iteração: Esse processo se repete em várias rodadas até que o modelo atinja um nível satisfatório de precisão.

#Vantagens do FedVS

#Velocidade Melhorada

Usando compartilhamento secreto e permitindo que alguns clientes sejam lentos, o FedVS ajuda a manter um processo de treinamento mais rápido. Os clientes podem continuar trabalhando sem esperar pelos lerdos, o que acelera o aprendizado geral.

#Privacidade Mais Forte

As garantias de privacidade oferecidas pelo FedVS significam que os dados de cada cliente permanecem protegidos. Mesmo que um cliente tente acessar os dados de outro, não terá sucesso devido às medidas em vigor.

#Melhor Precisão

Com seus métodos de agregação robustos, o FedVS pode melhorar a precisão do modelo final. Clientes que respondem rapidamente ainda podem contribuir efetivamente, mesmo que outros demorem mais.

#Experimentação e Resultados

Para testar a eficácia do FedVS, vários experimentos foram conduzidos em diferentes conjuntos de dados e cenários. Os resultados mostram que:

• Tratamento de Clientes Lerdos: O FedVS superou métodos tradicionais ao lidar com clientes lentos. Em cenários com um alto número de lerdos, conseguiu manter a velocidade de treinamento e a precisão do modelo.

• Proteção da Privacidade: Os mecanismos de privacidade em vigor mostraram alta eficácia, impedindo o acesso não autorizado às informações dos clientes.

• Desempenho Geral: Em diferentes tipos de conjuntos de dados, o FedVS consistentemente entregou resultados melhores comparado a métodos de referência.

#Tipos de Dados Usados nos Experimentos

Os experimentos utilizaram vários conjuntos de dados, cada um representando diferentes tipos de dados:

#Dados Tabulares

• Parkinson: Esse conjunto de dados contém medições vocais biomédicas. Ajuda a estudar as diferenças entre indivíduos com doença de Parkinson e indivíduos saudáveis.

• Cartão de Crédito: Esse conjunto inclui informações sobre clientes de cartões de crédito, incluindo fatores demográficos e históricos de pagamentos, usados para prever inadimplências.

#Dados de Visão Computacional

• FashionMNIST: Um conjunto de dados de imagens focado em itens de vestuário, voltado para classificar diferentes tipos de produtos de moda.

• EMNIST: Um conjunto de dados de caracteres escritos à mão, usado para treinar modelos para reconhecer e classificar texto escrito à mão.

#Dados Multi-Visão

• HandWritten: Um conjunto de dados que consiste em várias visões de números escritos à mão extraídos de imagens, com cada cliente segurando apenas uma visão.

• Caltech-7: Um conjunto de dados contendo imagens de várias categorias para reconhecimento de objetos, distribuído entre os clientes para treinamento.

#Conclusão

O FedVS representa um avanço promissor no campo do aprendizado federado vertical. Ao gerenciar efetivamente os desafios impostos por clientes lerdos e preocupações com privacidade, permite que os clientes colaborem no treinamento de modelos de aprendizado de máquina sem expor suas informações sensíveis. Os resultados destacam suas capacidades em melhorar a velocidade de treinamento e a precisão do modelo, garantindo ao mesmo tempo uma privacidade robusta. Isso o torna uma ferramenta valiosa para várias aplicações que requerem aprendizado de máquina seguro e eficiente entre diferentes partes.