Вопрос или проблема
Я читаю о федеративном обучении и у меня есть быстрый вопрос.
1) Я знаю, что в федеративном обучении обновления модели передаются на центральный сервер.
2) Все участники FL могут получить выгоду, потому что их модель видела большее разнообразие данных (из-за участия разных сторон).
Но мой вопрос заключается в следующем,
Допустим, сайт A вносит/имеет 80% (больше данных) данных, а сайт B имеет только 20% (меньше данных).
Таким образом, мы знаем, что в этом случае сайт B получит больше выгоды от модели, потому что с небольшим количеством данных он получает лучшую модель, в то время как сайт A, даже с большим вкладом данных, имеет очень мало выгоды.
Например, в коммерческой обстановке, допустим, они хотят создать модель для обнаружения мошенничества/аномалий.
В этом случае кто получит наибольшую денежную отдачу? Сайт A или сайт B?
Можете ли вы направить меня к исследованиям, мнениям и руководствам на эту тему?
В этом примере, предположив, что распределение данных на обоих сайтах идентично и независимо, оба сайта получат выгоду, но сайт B получит гораздо больше, тем самым получив наибольшую денежную отдачу, поскольку данные сайта A дороги и, вероятно, их трудно получить.
Ответ или решение
Федеративное обучение (Federated Learning, FL) представляет собой инновационную технологию, которая позволяет нескольким участникам обучать совместную модель машинного обучения, не делясь своими начальными данными. Каждый участник тренирует модель локально, а затем отправляет только обновления параметров на центральный сервер, где они объединяются для создания общего глобального алгоритма.
Контекст и проблема:
Вы, вероятно, сталкиваетесь с ситуацией, в которой существуют две стороны — Site A и Site B, которые участвуют в федеративном обучении. Site A предоставляет 80% данных, тогда как Site B — только 20%. Основная проблема здесь заключается в оценке рентабельности инвестиций (ROI) для каждой из сторон и определении, кто получит больше финансовой выгоды.
Анализ и выводы:
-
Разведка данных и модели: В федеративном обучении каждый участник получает выгоду от доступа к более разнообразным данным, что потенциально улучшает общую модель. Для Site B это может быть особенно ценно, так как они вносят меньше данных, но получают доступ к модели, обогащенной данными Site A.
-
Распределение рентабельности инвестиций (ROI): Хотя Site B получает более значимые преимущества в плане улучшения модели при сравнительно небольшом вкладе, оценка финансовой выгоды будет зависеть от множества факторов, таких как стоимость сбора данных, операционные затраты и коммерческая ценность итогового алгоритма. Если данные Site A редки и дороги, то несмотря на меньший социально-коммерческий эффект, стратегическое преимущество Site A может быть более весомым.
-
Монетарная выгода: В коммерческой среде, где цель — обнаружение мошенничества или аномалий, Site B может потенциально снизить затраты за счет улучшенного алгоритма, однако Site A может извлекать больше пользы из стратегической точки зрения, если они своими редкими данными повышают ценные достижения.
-
Стратегически значимое партнерство: Обе стороны должны учитывать, что успешное сотрудничество требует больше, чем просто размен данными, а именно анализ контрактов, определение долей доходов и стратегическое планирование.
-
Исследования и ресурсы: Для дополнительного изучения вопроса рекомендую исследовать научные работы, такие как "Federated Learning: Problems, Challenges, and Future Directions" и коммерческие оценки, такие как "Monetizing Data Through Federated Learning" — эти ресурсы помогут углубить понимание механизма распределения выгод в федеративном обучении.
В заключение, управление распределением финансовых выгод в окружении федеративного обучения требует стратегического анализа и четкого определения договоренностей между партнерами, чтобы обеспечить справедливое и равноправное распределение полученных преимуществ по мере реализации модели.