Alibaba ouvre le code d’une plateforme d’apprentissage fédérée

Le géant chinois du commerce électronique Alibaba a ouvert une plate-forme d’apprentissage fédérée qui, selon lui, protège la vie privée en permettant le développement d’algorithmes d’apprentissage automatique sans avoir à partager les données de formation.

FederatedScope a été développé par la DAMO Academy d’Alibaba, l’équipe mondiale de recherche scientifique et technologique qu’elle a fondée en 2017, et le code source de celui-ci est maintenant publié sous la licence Apache 2.0 sur GitHub.

La plate-forme est décrite comme une plate-forme d’apprentissage fédérée complète qui offre une personnalisation flexible pour une variété de tâches d’apprentissage automatique dans le milieu universitaire et l’industrie.

Il est également prétendu être facile à maîtriser, permettant aux utilisateurs d’intégrer leurs propres composants, y compris des ensembles de données et des modèles pour des applications spécifiques.

L’apprentissage fédéré, comme son nom l’indique, est une technique d’apprentissage automatique qui entraîne un modèle sur un certain nombre de nœuds ou d’hôtes distribués. Chaque nœud utilise des données de formation locales, et si les paramètres du modèle sont partagés entre les nœuds au lieu des données brutes, cela signifie que les données elles-mêmes peuvent rester privées.

Selon Alibaba, la collecte de données de formation pour créer et faire évoluer des modèles d’apprentissage automatique est de plus en plus examinée en raison des problèmes potentiels de confidentialité, et l’apprentissage fédéré peut aider à répondre à certaines de ces préoccupations.

“En partageant nos technologies d’apprentissage fédéré auto-développées avec la communauté open source, nous espérons promouvoir la recherche et le déploiement industriel de calculs préservant la vie privée dans différents secteurs, tels que les soins de santé et la mobilité intelligente qui impliquent généralement des données utilisateur sensibles et nécessitent des pratiques de protection de la vie privée”, a déclaré Bolin Ding, chercheur à la DAMO Academy, dans un communiqué.

FederatedScope présente une architecture pilotée par les événements et comprend divers outils tels qu’une collection d’ensembles de données de référence, des architectures de modèles bien connues, des exemples d’algorithmes d’apprentissage fédéré et des fonctions de réglage automatisées, a déclaré Alibaba.

Ces fonctionnalités permettent aux développeurs de créer et de personnaliser des applications d’apprentissage fédéré spécifiques à des tâches ciblant des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, l’apprentissage des graphes et la recommandation.

FederatedScope offre également une protection de la vie privée grâce à l’utilisation de la confidentialité différentielle et du calcul multipartite pour répondre aux différentes exigences de protection de la vie privée, a déclaré Alibaba.

Alibaba n’est pas la seule organisation à proposer des outils d’apprentissage fédéré. Le mois dernier, HPE a présenté Swarm Learning, son propre cadre d’apprentissage automatique décentralisé pour les applications de pointe ou les sites distribués.

HPE Swarm Learning est fourni dans le cadre d’une bibliothèque d’apprentissage Swarm qui est conteneurisée et peut s’exécuter sur Docker, à l’intérieur de machines virtuelles ou sur du métal nu, et utilise la technologie blockchain pour garantir que les paramètres du modèle peuvent être échangés en toute sécurité. ®