Pembelajaran terpadu dalam kecerdasan buatan mengacu pada praktik pelatihan model AI dalam berbagai jenis pelatihan yang independen dan terdesentralisasi.

Baca Juga : Memahami Pentingnya keamanan informasi bersama binus center

Secara tradisional, model AI memerlukan satu set data terpusat dan sistem pelatihan terpadu. Meskipun metode ini merupakan pendekatan langsung untuk melatih alat AI, menempatkan semua data tersebut di satu lokasi dapat menimbulkan risiko dan kerentanan yang tidak semestinya , terutama ketika data tersebut perlu dipindahkan.

Di sinilah peran pembelajaran terpadu sebagai respons terhadap masalah privasi dan keamanan yang ditimbulkan oleh metode pembelajaran mesin tradisional.

Dalam artikel ini, kita akan mempelajari pelatihan AI, cara kerjanya, dan manfaat apa yang dapat diharapkan organisasi dari penerapan model pembelajaran terpadu. Mari kita gali lebih dalam!

Cara kerja pelatihan AI

Sebelum kita mendalami detailnya, mari kita mulai dengan ikhtisar singkat tentang pelatihan AI, atau pembelajaran mesin.

Pelatihan AI adalah proses mengajarkan sistem untuk memperoleh, menafsirkan, dan belajar dari sumber data yang masuk. Untuk mencapai ketiga tujuan tersebut, model AI melalui beberapa langkah:

Pelatihan

Sebagai langkah pertama, model AI diberi sejumlah besar data yang telah disiapkan dan diminta untuk membuat keputusan berdasarkan informasi tersebut. Data ini umumnya diisi dengan segala jenis tag atau target yang memberi tahu sistem bagaimana sistem harus mengkategorikan informasi seperti ribuan rangkaian roda pelatihan yang semuanya memandu sistem menuju hasil yang diinginkan. Insinyur melakukan penyesuaian di sini sampai mereka melihat hasil yang dapat diterima, dan setidaknya tingkat akurasi tertentu menggunakan data yang diberi tag.

Validasi

Setelah model AI dilatih mengenai kumpulan data awalnya dan penyesuaian telah dilakukan, sistem akan menerima kumpulan data baru yang telah disiapkan, dan kinerjanya dievaluasi. Di sinilah kami mengawasi variabel-variabel yang tidak diharapkan, dan memverifikasi bahwa sistem berfungsi seperti yang diharapkan.

Pengujian

Setelah lolos validasi, sistem siap memenuhi kumpulan data dunia nyata pertamanya. Data ini tidak dipersiapkan dan tidak berisi tag atau target yang disertakan dalam set pelatihan dan validasi awal. Jika sistem dapat menguraikan data tidak terstruktur ini dan memberikan hasil yang akurat, maka sistem siap untuk mulai bekerja. Jika tidak, maka akan kembali ke tahap pelatihan untuk iterasi proses lainnya dalam Corporate training IT.

Masalah pelatihan AI tradisional

Dalam paradigma pembelajaran mesin tradisional, semua data pelatihan berada di satu lokasi artinya data mungkin perlu dipertukarkan antara lokasi cloud pusat dan model.

Hal ini menimbulkan beberapa masalah serius diantaranya sebagai berikut:

Pribadi

Model AI dilatih pada kumpulan data yang besar. Kumpulan data ini disimpan dalam silo dan platform data tunggal yang terpadu dan terpusat mungkin tidak tersedia untuk menyimpannya secara keseluruhan. Kumpulan data yang berbeda mungkin sangat relevan dan berharga untuk pelatihan model AI, tetapi tunduk pada batasan privasi data yang ketat. Data tersebut mungkin merupakan hak milik atau berisi informasi sensitif yang dapat diidentifikasi secara pribadi tentang pengguna akhir . Oleh karena itu, hanya sejumlah pengguna tertentu yang dapat diberi wewenang untuk mengakses kumpulan data yang relevan.

Penggunaan data sensitif mungkin tunduk pada peraturan kepatuhan yang ketat dan tanggung jawab atas kerusakan jika terjadi pelanggaran data atau insiden keamanan. Anonimisasi data dalam transfer data, penyimpanan data, dan proses saluran data mungkin tidak dapat dilakukan jika algoritme tidak mengizinkan ketentuan tersebut atau jika sumber daya yang diperlukan tidak tersedia.

Kurangnya variasi

Dalam pendekatan pembelajaran mesin tradisional, distribusi data bisa sangat homogen, dan hal ini bisa menjadi masalah. 

Model AI yang dilatih pada kumpulan data terbatas yang dikurasi dari beberapa sumber mungkin tidak cukup mempelajari dan mewakili distribusi data lengkap dari sumber-sumber tersebut. Jika data pelatihan tidak mewakili volume distribusi mendasar yang besar dan beragam, model yang dipelajari mungkin tidak dapat menyimpulkan (memprediksi) secara akurat.

Hal ini juga dapat menciptakan ketidakseimbangan dan bias pembelajaran yang sangat tidak dianjurkan dalam penerapan di dunia nyata. Misalnya, jika data pelatihan dikurasi dari kelompok demografi tertentu, model tersebut mungkin berperforma buruk pada data dari kelompok demografi lain yang tidak tersedia selama pelatihan. Untuk mengembangkan model pembelajaran yang terukur, model tersebut harus mampu melatih data dalam jumlah besar secara bersamaan. Hal ini dapat disebut sebagai pelatihan global, yang mungkin tidak mungkin dilakukan karena keterbatasan yang disebutkan di atas.

Keamanan data

Algoritme ML tradisional sering kali memerlukan akses ke data dalam jumlah besar untuk pelatihan. Data ini mungkin berisi informasi sensitif, dan proses pengumpulan, penyimpanan, dan pembagian data ini dapat meningkatkan risiko paparan, pelanggaran, atau kebocoran data.

Selain itu, karena model ini masih dalam pengembangan, model ini dapat menjadi vektor serangan melalui apa yang oleh para profesional disebut sebagai “inversi model”. Dengan mengeksploitasi kerentanan model ML, penyerang dapat menyimpulkan informasi sensitif tentang titik data individual yang digunakan dalam proses pelatihan. Hal ini melibatkan pembuatan kueri model dengan masukan yang dibuat dengan cermat untuk mempelajari data pelatihan atau catatan individual, yang dapat membahayakan privasi dan keamanan kumpulan data secara keseluruhan.

Bagaimana pembelajaran terpadu meningkatkan proses pelatihan AI

Jadi bagaimana cara kerja pembelajaran terpadu, dan bagaimana cara memecahkan masalah-masalah utama ini?

Untuk memulainya, dalam pembelajaran terpadu, alih-alih menggunakan sistem pelatihan “global” yang dijelaskan di atas, proses pelatihan dibagi menjadi sesi mandiri dan sesi lokal. 

Model dasar disiapkan menggunakan kumpulan data umum yang besar  ​​​​model ini kemudian disalin dan dikirim ke perangkat lokal untuk pelatihan. Model dapat dilatih pada ponsel cerdas, perangkat IoT, atau server lokal yang menyimpan data yang relevan dengan tugas yang ingin diselesaikan oleh model tersebut. Data lokal yang dihasilkan oleh perangkat ini akan digunakan untuk menyempurnakan model.

Pembaruan agregasi dan model

Saat model dilatih, akan ada pembaruan berulang kecil yang terjadi di dalamnya saat model semakin dekat untuk mencapai tingkat performa yang diinginkan  pembaruan kecil ini disebut gradien. Daripada mengirimkan kembali kumpulan data yang telah diurai sepenuhnya dari perangkat, model pembelajaran terpadu hanya mengirimkan gradien model AI kembali ke server pusat. 

Saat semua gradien ini dikirim ke server pusat tersebut, sistem dapat menghitung rata-rata semua informasi pembaruan dan membuat refleksi pembelajaran terpadu dari semua perangkat yang berpartisipasi. 

Iterasi dan konvergensi

Sekali lagi, struktur dasar model pembelajaran terpadu menunjukkan bahwa:

• Perangkat dilatih secara lokal
• Pembaruan dikirim ke server pusat
• Server mengumpulkan pembaruan ke dalam model global

Sama seperti model pembelajaran AI tradisional, proses ini diulangi beberapa kali hingga model mencapai kondisi yang dapat bekerja dengan baik di kumpulan data yang beragam. Setelah tingkat kinerja yang diinginkan tercapai dan dikonfirmasi, model global siap diterapkan.

Manfaat dan tantangan pembelajaran terpadu

Apa yang baru saja kami jelaskan adalah kasus sederhana pembelajaran mesin terpadu. Karena proses ini menjadi lebih umum, organisasi telah merasakan beberapa manfaat operasional termasuk:

• Transfer data yang lebih sedikit, sehingga meningkatkan privasi dan keamanan data.
• Pemilik data tetap memegang kendali dan tidak perlu membagikan data mentah.
• Desentralisasi pelatihan lebih tahan terhadap kegagalan atau gangguan jaringan, sehingga memungkinkan dilakukannya pelatihan berkelanjutan.
• Pembelajaran kolaboratif adalah sebuah pilihan: banyak pihak dapat mengirimkan perbaikan model tanpa berbagi data sensitif.

Algoritme AI terpadu modern dapat menggunakan berbagai sistem pelatihan, pemrosesan data, dan mekanisme pembaruan parameter bergantung pada sasaran kinerja dan tantangan yang dihadapi AI terpadu. 

Beberapa tantangan tersebut antara lain:

• Kumpulan data dan parameter node lokal harus dapat dioperasikan dengan node lain.
• Karakteristik kumpulan data dapat berubah seiring waktu, yang berarti bahwa proses pembaruan parameter mungkin harus mempertimbangkan karakteristik temporal dan heterogenitas.
• Kumpulan data lokal mungkin memiliki keterbatasan dalam hal akurasi, ketersediaan label pelatihan yang sebenarnya, dan batasan privasi.

Langkah-langkah keamanan tambahan diperlukan jika model pelatihan global hanya bergantung pada hasil parameter dari node data lokal, yang mungkin dibajak oleh musuh untuk memasukkan pembaruan parameter palsu ke dalam model global. Pelatihan IT dengan sistem terpadu jelas memerlukan pelatihan yang banyak agar bisa mengontrol semua sistem. Maka dari itu, kami menyediakan pelatihan terpadu untuk anda agar sistem perusahaan anda bisa terpadu dan terpusat. Gabung bersama kami di binus center dalam upaya peningkatan sistem terpadu perusahaaan mu.