Apprentissage fédéré: théories et méthodes

Federated Learning: theory and methods

• Auteur / Autrice : Safwan Labbi
• Direction : Éric Moulines
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique, données, IA
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2023
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CMAP - Centre de Mathématiques appliquées
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : RANDOPT - Randomized Optimisation

Mots clés

Mots clés libres

Apprentissage fédéré

Apprentissage par renforcement

Optimisation stochastique

Apprentissage pour les télécoms

Federated learning

Reinforcement learning

Stochastic optimization

ML for telecom

Résumé

L'apprentissage fédéré a fait l'objet d'une attention particulière en tant qu'approche prometteuse de l'apprentissage automatique, permettant à plusieurs clients de collaborer à la formation de modèles tout en préservant la confidentialité et la sécurité des données [1-3] . Au lieu de partager des données brutes, les clients échangent des modèles partiellement entraînés et des statistiques calculées à partir de leurs ensembles de données locaux, en veillant à ce que les informations sensibles restent sous le contrôle de chaque client. Comparé au paradigme centralisé traditionnel, l'apprentissage fédéré offre des avantages indéniables [2, 4, 5]. Il aligne le consentement du client sur des tâches spécifiques en impliquant une participation active du client dans le processus de formation, fournit un niveau fondamental de protection de la vie privée et favorise un environnement plus participatif pour l'apprentissage automatique. En outre, la prévalence croissante de la portabilité des données et des réglementations en matière de protection de la vie privée, telles que le GDPR et le CCPA, souligne la nécessité potentielle d'adopter des approches d'apprentissage fédéré ; voir [6]. La collaboration entre les clients devient particulièrement intéressante dans les scénarios où l'ensemble des données combinées présente une hétérogénéité statistique substantielle. Par exemple, les entreprises de conduite autonome opérant dans divers lieux géographiques peuvent collecter des données spécifiques aux conditions météorologiques locales, tout en exigeant que leurs véhicules fonctionnent efficacement quelles que soient les conditions météorologiques. Dans de tels cas, le partage collaboratif des données entre des entreprises géographiquement dispersées devient mutuellement bénéfique. En tirant parti de l'apprentissage fédéré, ces entreprises peuvent collaborer et partager des données, ce qui permet de développer des modèles robustes capables de gérer différentes conditions météorologiques. L'apprentissage fédéré s'avère particulièrement avantageux lorsque les clients sont physiquement séparés et connectés par l'intermédiaire de réseaux ad hoc caractérisés par une latence élevée et une bande passante limitée. Cette situation se produit généralement lorsque les clients sont des appareils périphériques, tels que des téléphones mobiles et des capteurs IoT. Par conséquent, assurer une communication efficace devient crucial pour la mise en œuvre pratique de l'apprentissage fédéré. Cependant, c'est précisément dans ces circonstances de grande hétérogénéité des données et de contraintes de communication que l'état actuel de l'apprentissage fédéré est confronté à des défis. Dans le cas spécifique des communications sans fil, la mise en œuvre de l'apprentissage fédéré présente les avantages suivants : (1) l'échange de paramètres de modèles d'apprentissage automatique locaux au lieu de données d'apprentissage volumineuses peut économiser de l'énergie et consommer moins de ressources sans fil ; (2) l'apprentissage local des paramètres de modèles d'apprentissage automatique peut réduire efficacement la latence de transmission ; (3) l'apprentissage fédéré peut contribuer à améliorer la confidentialité des données puisque les données d'apprentissage restent sur les appareils des utilisateurs finaux et que seuls les paramètres de modèles d'apprentissage locaux sont téléchargés ; et (4) l'utilisation de différents processus d'apprentissage pour former des classificateurs multiples à partir d'ensembles de données marginaux augmente la possibilité d'obtenir des performances d'apprentissage plus élevées. Bien que l'apprentissage fédéré offre de nombreux avantages, plusieurs défis doivent être relevés pour en exploiter tout le potentiel. L'un des principaux défis consiste à développer des protocoles de communication efficaces adaptés à des environnements où la bande passante est limitée et le temps de latence potentiellement élevé. De nouvelles techniques sont nécessaires pour optimiser les mises à jour de modèles et les échanges statistiques entre les clients, tout en minimisant le temps de latence. et les échanges statistiques entre les clients, en minimisant la surcharge de communication. En outre, la résolution des problèmes liés à l'hétérogénéité des données reste un domaine de recherche important. Le développement de techniques qui techniques qui gèrent efficacement les variations dans les distributions de données, les représentations de caractéristiques et les caractéristiques statistiques parmi les clients est crucial pour obtenir des données précises et robustes. clients est crucial pour obtenir des modèles d'apprentissage fédérés précis et robustes. En outre, les mécanismes de préservation de la vie privée doivent être explorés plus avant afin d'améliorer la protection des informations sensibles pendant le processus d'apprentissage collaboratif. Les avancées futures devraient également se concentrer sur l'exploration de l'apprentissage fédéré dans d'autres domaines et sur l'étude de son extensibilité à d'autres domaines. domaines et l'étude de son évolutivité vers des déploiements à grande échelle.

Federated learning has gained significant attention as a promising approach to machine learning, allowing multiple clients to collaborate on model training while maintaining data privacy and security [1–3] . Instead of sharing raw data, clients exchange partially trained models and statistics computed from their local datasets, ensuring that sensitive information remains within each client's control. Compared to the traditional centralized paradigm, federated learning offers compelling advantages [2, 4, 5]. It aligns client consent with specific tasks by involving active client participation in the training process, provides a fundamental level of privacy protection, and fosters a more participatory environment for machine learning. Additionally, the increasing prevalence of data portability and privacy regulations, such as GDPR and CCPA, underscores the potential necessity of adopting federated learning approaches; see [6]. The collaboration among clients becomes particularly attractive in scenarios where the combined dataset exhibits substantial statistical heterogeneity. For instance, autonomous driving companies operating in diverse geographical locations might collect data specific to their local weather conditions, while requiring their ve hicles to function effectively under all weather conditions. In such cases, collaborative data sharing among geographically dispersed companies becomes mutually beneficial. By leveraging federated learning, these companies can collaborate and share data, enabling the development of robust models capable of handling various weather conditions. Federated learning proves particularly advantageous when clients are physically separated and connected through ad-hoc networks characterized by high latency and limited bandwidth. This situation commonly arises when clients are edge devices, such as mobile phones and IoT sensors. Hence, ensuring efficient communica tion becomes crucial for practical implementation of federated learning. However, it is precisely under such circumstances of large data heterogeneity and communication constraints that the current state of federated learning faces challenges. In the specific case of wireless communications, implementation of FL has the following advantages: (1) Exchanging local machine learning model parameters instead of voluminous training data can save energy and consume less wireless resources; (2) training machine learning model parameters locally can effectively reduce transmission latency; (3) FL can help improve data privacy since the training data remains at end-user devices and only the local learning model parameters are uploaded; and (4) using different learning processes to train multiple classifiers from edge datasets increases the possibility of achieving higher learning performance. Although federated learning offers numerous benefits, several challenges must be addressed to realize its full potential. One critical challenge lies in developing communication-efficient protocols suitable for environ ments with limited bandwidth and potentially high latency. Novel techniques are required to optimize model updates and statistical exchanges between clients, minimizing the communication overhead. Furthermore, ad dressing issues related to data heterogeneity remains a prominent research area. Developing techniques that effectively handle variations in data distributions, feature representations, and statistical characteristics among clients is crucial for achieving accurate and robust federated learning models. Moreover, privacy-preserving mechanisms need to be further explored to enhance the protection of sensitive information during the collaborative training process. Future advancements should also focus on exploring federated learning in other domains and investigating its scalability to large-scale deployments.