Il Federated Learning consente a numerosi dispositivi di apprendere in modo collaborativo utilizzando un modello condiviso. Il funzionamento del FL si basa sull'utilizzo dei dati presenti direttamente sul dispositivo dell'utente. Una volta raccolti, tali dati vengono impiegati per aggiornare il modello; al cloud vengono inviate esclusivamente le informazioni relative a tale aggiornamento del modello stesso. In sintesi, il sistema tutela i dati presenti sul singolo dispositivo mantenendoli in locale. Le informazioni concernenti l'aggiornamento del modello vengono trasmesse al cloud tramite comunicazioni interamente crittografate, al fine di migliorare i servizi offerti dal modello stesso.

Ad esempio, i telefoni cellulari studiano collettivamente un modello predittivo condiviso, mantenendo tuttavia i dati di addestramento in locale sul dispositivo, anziché caricarli e archiviarli su server esterni.

Il Federated Learning è una tecnica decentralizzata di machine learning, nota anche come "apprendimento collaborativo". Le sue applicazioni aprono la strada a un processo in cui gli algoritmi di ML possono acquisire maggiore esperienza attingendo a una vasta gamma di set di dati. Tali set di dati sono distribuiti in diverse sedi, il che consente di ridurre la necessità di infrastrutture hardware centralizzate.

L'apprendimento federato e le sue applicazioni in svariati settori:

• Tecniche di apprendimento federato e loro applicazione nel settore sanitario
• L'apprendimento federato e le sue applicazioni per il FinTech
• L'apprendimento federato e le sue applicazioni nel settore assicurativo
• Applicazioni dell'apprendimento federato nell'IoT
• L'apprendimento federato e la sua applicazione in altri settori e tecnologie

Tecniche di Apprendimento Federato e la loro Applicazione nel Settore Sanitario:

Nell'ultimo anno, abbiamo assistito a un vasto numero di cambiamenti dovuti alla situazione pandemica. La carenza di risorse nel settore sanitario è risultata piuttosto evidente in questo periodo.

Di conseguenza, i professionisti della salute necessitano di tecnologie affidabili che li assistano nel fornire cure migliori ai pazienti. Tuttavia, l'addestramento di un algoritmo per scopi clinici richiederebbe set di dati vasti e diversificati.

La condivisione di informazioni critiche diventa ancor più complessa in presenza di normative rigorose, come l'HIPAA.

È proprio in questo contesto che entra in gioco l'Apprendimento Federato (FL). Le istituzioni partecipanti addestrano lo stesso algoritmo utilizzando i propri pool di dati interni.

Tali istituzioni possono così avvalersi di questi algoritmi addestrati. Ciò consente loro di accedere alle informazioni e, al contempo, di operare nel rispetto delle varie normative vigenti. Si apre inoltre l'accesso a un vasto bacino di dati da cui è possibile trarre nuove conoscenze.

L'FL rappresenta un concetto e un approccio innovativo nell'ambito del machine learning. Possiede un potenziale immenso per trasformare il settore sanitario, apportando notevoli benefici anche ai professionisti del settore. L'obiettivo dell'FL non è sostituire i professionisti sanitari, bensì consentire loro di convogliare le proprie energie verso una cura del paziente ancora più efficace.

Apprendimento Federato e sue applicazioni per il FinTech:

Il FinTech indica le imprese che utilizzano la tecnologia per svolgere le proprie operazioni finanziarie. Si rivolge sia ai consumatori che alle aziende. È un acronimo comune delle parole "Finanza" e "Tecnologia".

Le leggi sulla protezione dei dati sono in continua evoluzione. Ciò consente a consumatori e aziende di fidarsi reciprocamente per la sicurezza e la protezione dei dati.

Con il Machine Learning tradizionale, le aziende che dipendono dal FinTech si trovano ad affrontare diverse problematiche, tra cui l'ottenimento di autorizzazioni e consensi legali, la conservazione dei dati e i tempi e i costi di raccolta e trasferimento dei dati attraverso le reti.
In questo contesto, l'Apprendimento Federato offre una soluzione semplice: mantenendo i dati localmente, è possibile utilizzare dispositivi edge e la potenza di calcolo edge.

L'Apprendimento Federato è un approccio di Machine Learning distribuito e crittografato. Consente l'addestramento congiunto di modelli di Machine Learning su dati decentralizzati, senza la necessità di trasmissione dati tra i partecipanti.

L'Apprendimento Federato offre numerosi vantaggi. Può risolvere problemi e fornire soluzioni per il FinTech, ad esempio individuando violazioni dei dati e frodi di acquisizione di account (ATO).

Inoltre, analizza i punteggi di credito e ricostruisce l'impronta digitale di un utente per prevenire attività fraudolente e garantire la conformità KYC senza trasferire i dati sul cloud.

FL apre la strada al Fintech per la prevenzione dei rischi. Crea approcci nuovi e innovativi per consumatori e aziende. Instaura un rapporto di fiducia tra le due parti e permette loro di costruire una relazione più solida.

Apprendimento federato e sue applicazioni nel settore assicurativo:

Il settore assicurativo è stato fondamentale sin dalla sua nascita, decenni fa. È in continua crescita, offrendo supporto in caso di imprevisti di vario genere grazie al boom tecnologico.

L'assicurazione è un investimento volto a sostenere l'assicurato in caso di problemi derivanti da eventi imprevisti. Tuttavia, esistono limiti e vincoli per l'assistenza che le compagnie assicurative possono fornire agli assicurati.

Le attività fraudolente sono frequenti. Quando un assicurato viola la fiducia della compagnia assicurativa presentando false richieste di risarcimento, l'individuo o l'azienda possono essere ritenuti responsabili di frode e attività illecite.

Le compagnie assicurative possiedono una notevole quantità di dati, che spaziano dalle assicurazioni sanitarie alle polizze auto, dai telefoni cellulari ai beni aziendali, ecc.

I loro assicurati possono avere rapporti con diverse altre compagnie.

Sorge quindi la domanda: come addestrare algoritmi di Machine Learning con set di dati diversi quando non è possibile condividerli tra organizzazioni o addirittura tra sedi diverse?

L'apprendimento federato mira a risolvere proprio questo problema.

In questo modo, senza violare la clausola sulla privacy dei dati, un'azienda può identificare i modelli di comportamento dei propri utenti. Previene attività fraudolente o illecite introducendo l'apprendimento federale. Gli algoritmi potrebbero addestrarsi e governare in base ai dati, senza violare la riservatezza degli assicurati.

Applicazioni del FL nell'IoT:

Con l'avanzamento tecnologico, si è verificato un notevole incremento della quantità di informazioni. Di conseguenza, sono entrate in vigore ulteriori normative sulla privacy volte a tutelare tali dati.

Molte organizzazioni hanno iniziato ad avvalersi del Federated Learning (apprendimento federato), addestrando i propri algoritmi su svariati dataset senza procedere allo scambio dei dati stessi.

Il Federated Learning mira a garantire la sicurezza dei dati raccolti attraverso diversi canali, mantenendo al contempo le informazioni vitali in ambito locale.

Il FL rappresenta una soluzione che consente di eseguire il Machine Learning direttamente sui dispositivi, senza dover trasferire i dati privati ​​dell'utente verso un cloud centrale.

Pertanto, il Federated Learning può contribuire a favorire la personalizzazione, oltre a migliorare le prestazioni dei dispositivi nell'ambito delle applicazioni IoT.

Il FL e le sue applicazioni in altri settori e tecnologie:

La prima applicazione del Federated Learning riguarda il miglioramento della predizione del testo. Ne è un esempio la tastiera Android di Google.

Tutto ciò avviene senza che i dati sensibili dell'utente vengano caricati su server esterni.

Apple, d'altra parte, utilizza il Federated Learning per perfezionare il riconoscimento vocale di Siri.

Il FL trova applicazione anche nella tecnologia blockchain, dove consente di aggiornare il modello preservando al contempo la privacy e i dati dell'organizzazione.

Il FL svolge inoltre un ruolo fondamentale nell'ambito della sicurezza informatica: mantiene i dati residenti sul dispositivo, condividendo attraverso le reti connesse esclusivamente gli aggiornamenti relativi al modello stesso.

Conclusione:

Il machine learning è in continua evoluzione e sta trasformando il volto della tecnologia. Come qualsiasi altra tecnica di ML, anche l'applicazione del federated learning presenta le proprie sfide. Tuttavia, esso potrebbe superare tali criticità e rivelarsi un elemento rivoluzionario per svariati settori industriali.

A breve, il federated learning e le sue diverse applicazioni compiranno progressi significativi. Le imprese accoglieranno con favore questo modello di apprendimento distribuito, in grado di fornire risposte rapide ai comportamenti dei consumatori, in costante e rapida evoluzione, il tutto a costi ridotti.

Il FL è una tecnica in forte espansione. La sua applicazione può favorire l'evoluzione di diversi settori industriali e, una volta messa in pratica, apportare concreti benefici agli utenti.