аналитика - Föderiertes maschinelles Lernen - # Relationales föderiertes Lernen

Tabellenpuppe: Ein generisches Framework für das relationale föderierte Lernen

Q: Wie könnte TablePuppet für andere Arten von Lernalgorithmen als SGD und ADMM erweitert werden?

TablePuppet könnte für andere Arten von Lernalgorithmen erweitert werden, indem es die gleiche Grundstruktur verwendet, um die spezifischen Anforderungen und Berechnungen dieser Algorithmen zu integrieren. Zum Beispiel könnten Clustering-Algorithmen wie K-Means oder hierarchische Clusteranalyse implementiert werden, indem die Daten entsprechend gruppiert und die Modelle auf die resultierenden Cluster angewendet werden. Für Entscheidungsbäume oder Random Forests könnte TablePuppet die Baumstruktur auf die vertikalen und horizontalen Tabellen anwenden und die Modelle entsprechend trainieren. Die Erweiterung auf verschiedene Lernalgorithmen erfordert eine detaillierte Anpassung der Berechnungen und Optimierungen, um die spezifischen Anforderungen jedes Algorithmus zu erfüllen.

Q: Welche zusätzlichen Optimierungen könnten implementiert werden, um die Leistung von TablePuppet weiter zu verbessern?

Um die Leistung von TablePuppet weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Optimierungen implementiert werden, wie z.B.: Parallelisierung: Durch die Implementierung von parallelen Berechnungen auf mehreren Recheneinheiten oder Clustern kann die Verarbeitungsgeschwindigkeit erhöht werden. Cache-Optimierung: Durch effiziente Nutzung von Caching-Mechanismen können häufig verwendete Daten zwischengespeichert werden, um den Zugriff zu beschleunigen. Batch-Verarbeitung: Die Verarbeitung von Daten in Stapeln (Batches) anstelle von einzelnen Datensätzen kann die Effizienz steigern und die Kommunikationslast reduzieren. Optimierte Datenübertragung: Durch die Reduzierung der Datenübertragung zwischen Server und Clients, z.B. durch Komprimierung oder selektive Übertragung von relevanten Informationen, kann die Kommunikationslast verringert werden. Hardwarebeschleunigung: Die Nutzung von Hardwarebeschleunigern wie GPUs oder TPUs kann die Berechnungsgeschwindigkeit erhöhen und die Leistung insgesamt verbessern.

Q: Wie könnte TablePuppet für Anwendungsfälle mit sehr großen Datenmengen oder hoher Dimensionalität skalieren?

Um TablePuppet für Anwendungsfälle mit sehr großen Datenmengen oder hoher Dimensionalität zu skalieren, könnten folgende Maßnahmen ergriffen werden: Vertikale Skalierung: Durch die Erhöhung der Ressourcen auf dem Server oder die Nutzung leistungsstärkerer Hardware kann TablePuppet besser mit großen Datenmengen umgehen. Horizontale Skalierung: Durch die Verteilung der Verarbeitung auf mehrere Server oder Recheneinheiten kann die Last auf mehrere Systeme verteilt werden, um die Skalierbarkeit zu verbessern. Datenpartitionierung: Durch die Aufteilung der Daten in kleinere Partitionen und die parallele Verarbeitung dieser Partitionen kann die Verarbeitungsgeschwindigkeit erhöht werden. Effiziente Datenstrukturen: Die Verwendung effizienter Datenstrukturen und Algorithmen, die für große Datenmengen optimiert sind, kann die Leistung verbessern. Optimierte Kommunikation: Durch die Reduzierung der Kommunikationslast zwischen Server und Clients, z.B. durch die Minimierung von Datenübertragungen oder die Implementierung von effizienten Kommunikationsprotokollen, kann die Skalierbarkeit verbessert werden.

Основные понятия

TablePuppet ist ein generisches Framework für das relationale föderierte Lernen (RFL), das den Lernprozess in zwei Schritte unterteilt: (1) Lernen über Join (LoJ) und (2) Lernen über Union (LoU). LoJ schiebt das Lernen auf die vertikalen Tabellen, die zusammengeführt werden, und LoU schiebt das Lernen weiter auf die horizontalen Partitionen jeder vertikalen Tabelle.

Аннотация

Der Artikel stellt TablePuppet, ein generisches Framework für das relationale föderierte Lernen (RFL), vor. RFL ist ein komplexeres Szenario als horizontales föderiertes Lernen (HFL) und vertikales föderiertes Lernen (VFL), da die Trainingsdaten in relationalen Tabellen mit sowohl vertikaler als auch horizontaler Partitionierung gespeichert sind.

TablePuppet zerlegt den Lernprozess in zwei Schritte:

Lernen über Join (LoJ): Hier wird das Lernen auf der gesamten Join-Tabelle auf jede (virtuelle) vertikale Tabelle heruntergebrochen. TablePuppet verwendet einen Tabellenzuordnungsmechanismus, um tatsächliche Joins zu vermeiden, und optimiert die Berechnung und Kommunikation, um die durch Joins eingeführten doppelten Tupel zu reduzieren.
Lernen über Union (LoU): Hier wird das Lernen auf jeder vertikalen Tabelle aus dem LoJ-Schritt weiter auf jede horizontale Tabelle heruntergebrochen. TablePuppet verwendet eine Server-Client-Architektur, bei der der Server die globale Modelloptimierung koordiniert, während die Clients die lokalen Modelloptimierungen auf ihren horizontalen Tabellen durchführen.

TablePuppet wurde so konzipiert, dass es mit verschiedenen Lernalgorithmen wie stochastischem Gradientenabstieg (SGD) und der Methode der abwechselnden Richtungen (ADMM) integriert werden kann. Die Experimente zeigen, dass TablePuppet eine Modellgenauigkeit erreichen kann, die mit der eines zentralisierten Basisansatzes vergleichbar ist, und dass ADMM weniger Kommunikationszeit als SGD benötigt, um eine ähnliche Modellgenauigkeit zu erreichen.

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Статистика

Die gesamte Join-Tabelle enthält N Tupel und d Merkmale.
Jede vertikale Tabelle Ti enthält ni Tupel und di Merkmale.
Jede horizontale Tabelle Tq
i enthält nq
i Tupel.

Цитаты

"Bestehende FL-Ansätze, wie horizontales FL (HFL) und vertikales FL (VFL), betrachten dezentralisierte Trainingsdaten als eine einzige große Tabelle, die entweder horizontal (nach Zeilen) oder vertikal (nach Spalten) unter den Teilnehmern aufgeteilt ist. Diese Ansätze sind jedoch unzureichend für Szenarien, in denen Trainingsdaten in relationalen Tabellen über Datenbanken verteilt sind und SQL-Operationen wie Joins und Unions benötigt werden, um die Trainingsdaten zusammenzustellen."
"Kann man das föderierte Lernen direkt auf diesen verteilten relationalen Tabellen ohne Datenaustausch durchführen?"

Ключевые выводы из

TablePuppet

by Lijie Xu,Chu... в arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15839.pdf

Дополнительные вопросы

Wie könnte TablePuppet für andere Arten von Lernalgorithmen als SGD und ADMM erweitert werden?

TablePuppet könnte für andere Arten von Lernalgorithmen erweitert werden, indem es die gleiche Grundstruktur verwendet, um die spezifischen Anforderungen und Berechnungen dieser Algorithmen zu integrieren. Zum Beispiel könnten Clustering-Algorithmen wie K-Means oder hierarchische Clusteranalyse implementiert werden, indem die Daten entsprechend gruppiert und die Modelle auf die resultierenden Cluster angewendet werden. Für Entscheidungsbäume oder Random Forests könnte TablePuppet die Baumstruktur auf die vertikalen und horizontalen Tabellen anwenden und die Modelle entsprechend trainieren. Die Erweiterung auf verschiedene Lernalgorithmen erfordert eine detaillierte Anpassung der Berechnungen und Optimierungen, um die spezifischen Anforderungen jedes Algorithmus zu erfüllen.

Welche zusätzlichen Optimierungen könnten implementiert werden, um die Leistung von TablePuppet weiter zu verbessern?

Um die Leistung von TablePuppet weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Optimierungen implementiert werden, wie z.B.:

Parallelisierung: Durch die Implementierung von parallelen Berechnungen auf mehreren Recheneinheiten oder Clustern kann die Verarbeitungsgeschwindigkeit erhöht werden.
Cache-Optimierung: Durch effiziente Nutzung von Caching-Mechanismen können häufig verwendete Daten zwischengespeichert werden, um den Zugriff zu beschleunigen.
Batch-Verarbeitung: Die Verarbeitung von Daten in Stapeln (Batches) anstelle von einzelnen Datensätzen kann die Effizienz steigern und die Kommunikationslast reduzieren.
Optimierte Datenübertragung: Durch die Reduzierung der Datenübertragung zwischen Server und Clients, z.B. durch Komprimierung oder selektive Übertragung von relevanten Informationen, kann die Kommunikationslast verringert werden.
Hardwarebeschleunigung: Die Nutzung von Hardwarebeschleunigern wie GPUs oder TPUs kann die Berechnungsgeschwindigkeit erhöhen und die Leistung insgesamt verbessern.

Wie könnte TablePuppet für Anwendungsfälle mit sehr großen Datenmengen oder hoher Dimensionalität skalieren?

Um TablePuppet für Anwendungsfälle mit sehr großen Datenmengen oder hoher Dimensionalität zu skalieren, könnten folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Vertikale Skalierung: Durch die Erhöhung der Ressourcen auf dem Server oder die Nutzung leistungsstärkerer Hardware kann TablePuppet besser mit großen Datenmengen umgehen.
Horizontale Skalierung: Durch die Verteilung der Verarbeitung auf mehrere Server oder Recheneinheiten kann die Last auf mehrere Systeme verteilt werden, um die Skalierbarkeit zu verbessern.
Datenpartitionierung: Durch die Aufteilung der Daten in kleinere Partitionen und die parallele Verarbeitung dieser Partitionen kann die Verarbeitungsgeschwindigkeit erhöht werden.
Effiziente Datenstrukturen: Die Verwendung effizienter Datenstrukturen und Algorithmen, die für große Datenmengen optimiert sind, kann die Leistung verbessern.
Optimierte Kommunikation: Durch die Reduzierung der Kommunikationslast zwischen Server und Clients, z.B. durch die Minimierung von Datenübertragungen oder die Implementierung von effizienten Kommunikationsprotokollen, kann die Skalierbarkeit verbessert werden.