CC BY
2УДК 004.421
Нобатов А.М.
Старший преподаватель,
Туркменский государственный институт экономики и управления
Туркменистан, г. Ашхабад
Маткаримов А.И.
Преподаватель,
Туркменский государственный институт экономики и управления
Туркменистан, г. Ашхабад
РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО
ОБУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ ГРАДИЕНТНОГО СПУСКА ДЛЯ
ОБРАБОТКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В ОБЛАЧНОЙ СРЕДЕ
Аннотация: В данной статье представлен новый алгоритм децентрализованного градиентного спуска (Distributed Gradient Descent, DGD) для обработки больших объемов данных в облачной инфраструктуре. Алгоритм DGD позволяет распределить вычислительную нагрузку между несколькими узлами сети, обеспечивая при этом высокую эффективность и масштабируемость решения. Результаты экспериментов показывают, что предложенный алгоритм DGD обеспечивает значительное ускорение обработки данных по сравнению с традиционными методами, использующими централизованное обучение.
Ключевые слова: облачные вычисления, большие данные, децентрализованное обучение, градиентный спуск, Distributed Gradient Descent (DGD).
Постоянно растущий поток больших данных, характеризующийся огромным объемом, скоростью и разнообразием, представляет собой серьезную проблему для традиционных алгоритмов централизованного обучения. Облачные вычисления предлагают, казалось бы, идеальное решение — кажущийся безграничным пул ресурсов для обработки и хранения этих данных. Однако традиционные централизованные подходы в облачной среде могут создавать узкие места и создавать уязвимости в системе безопасности. В этой статье рассматривается разработка алгоритма децентрализованного обучения на основе градиентного спуска, специально предназначенного для обработки больших данных в облачной среде.
Алгоритмы централизованного обучения обычно работают с главным узлом в качестве центрального процессора. Рабочие узлы, часто виртуальные машины в облаке, передают данные этому главному узлу, который затем объединяет и обрабатывает их. Этот подход хорошо работает для небольших наборов данных, но по мере увеличения объемов данных главный узел становится узким местом, подверженным перегрузке и снижающему общую скорость обучения. Кроме того, хранение и обработка конфиденциальных данных на центральном сервере вызывает проблемы безопасности. Единая точка доступа делает данные уязвимыми для взломов и несанкционированного доступа, что потенциально ставит под угрозу конфиденциальность и затрудняет соблюдение правил защиты данных.
Алгоритмы децентрализованного обучения предлагают смену парадигмы, распределяя вычислительную нагрузку по сети рабочих узлов в облачной среде. Каждый рабочий узел отвечает за обработку части данных, снижая нагрузку на один центральный узел. Этот подход имеет ряд преимуществ. Во-первых, он преодолевает ограничения одного процессора, позволяя значительно ускорить обработку больших данных. Представьте себе обширную сеть виртуальных машин, работающих параллельно, каждая из которых обрабатывает часть огромного набора данных. Такой
распределенный подход значительно сокращает время обработки и ускоряет процесс обучения моделей машинного обучения.
Во-вторых, децентрализация по своей сути улучшает масштабируемость. Поскольку объемы данных продолжают расти, дополнительные рабочие узлы могут быть легко интегрированы в сеть, гарантируя, что система сможет справиться с постоянно растущими требованиями. Представьте себе облачную среду, которая может автоматически масштабировать свои ресурсы в зависимости от объема входящих данных. Это позволяет организациям справляться с меняющимися нагрузками данных, не беспокоясь об ограничениях инфраструктуры. Наконец, за счет распределения хранения и обработки данных по сети децентрализованное обучение по своей сути повышает безопасность данных, устраняя центральную точку уязвимости. Даже если один узел будет скомпрометирован, злоумышленник получит доступ только к части данных, что значительно снизит вероятность крупномасштабных взломов. Рассмотрим сценарий, в котором медицинские записи пациентов хранятся в децентрализованной системе обучения. Скомпрометированный узел может раскрыть часть данных, но подавляющее большинство информации о пациентах остается в безопасности на других узлах сети.
Градиентный спуск — это краеугольный алгоритм оптимизации для обучения моделей машинного обучения. Он работает путем итеративной корректировки параметров модели на основе рассчитанного градиента — направления наибольшего спуска в функции ошибок. В централизованном режиме главный узел может легко рассчитать общий градиент на основе полного набора данных. Однако в децентрализованной настройке каждый рабочий узел может вычислять локальный градиент только на основе назначенного ему раздела данных. Непосредственный обмен этими локальными градиентами может привести к проблемам с
конфиденциальностью и замедлению передачи данных, поскольку рабочие узлы постоянно передают данные туда и обратно.
Федеративное обучение, подобласть децентрализованного обучения, решает проблемы конфиденциальности, сохраняя данные на рабочих узлах. Вместо необработанных данных рабочие узлы обмениваются только локально вычисленными обновлениями параметров модели, часто в форме градиентов. Узел-агрегатор, который может быть назначенным рабочим узлом или отдельным объектом, собирает эти обновления, усредняет их и передает агрегированное обновление обратно на рабочие узлы. Такой подход позволяет проводить совместное обучение без ущерба для конфиденциальности данных. Рабочие узлы никогда не передают свои необработанные данные, а узел-агрегатор видит только запутанные обновления, что значительно снижает риск нарушения конфиденциальности. Представьте себе сеть смартфонов, участвующих в децентрализованной системе обучения для улучшения моделей распознавания изображений. Каждый телефон обучает модель на своих локальных фотографиях, не загружая сами изображения. Система собирает анонимные обновления со всех телефонов, уточняет параметры модели и отправляет обновленную модель обратно на телефоны для дальнейшего обучения. Это позволяет коллективно улучшать модель, обеспечивая при этом конфиденциальность пользователей.
Накладные расходы на связь. Частая связь между рабочими узлами и узлом-агрегатором может стать узким местом, замедляя общий процесс обучения. Такие методы, как асинхронная связь и накопление устаревшего градиента, могут смягчить эту проблему. Асинхронная связь позволяет рабочим узлам обновлять параметры модели в своем собственном темпе, сокращая количество раундов связи. Накопление устаревшего градиента предполагает включение градиентов из предыдущих итераций, что снижает необходимость в постоянных обновлениях. Представьте себе, что рабочие
узлы обновляют модель по собственному расписанию, не дожидаясь друг друга, а узел-агрегатор включает историю обновлений, чтобы получить более точную картину общего прогресса обучения.
Данные, не относящиеся к 1ГО. В реальных сценариях данные не могут быть одинаково и независимо распределены (1ГО) по рабочим узлам. Это означает, что распределение данных на одном узле может сильно отличаться от другого. Традиционные алгоритмы федеративного обучения могут бороться с такими настройками, отличными от 1ГО, что приводит к неоптимальной производительности модели. Такие методы, как федеративное усреднение с динамикой и дистилляцией знаний, могут решить эту проблему. Федеративное усреднение с импульсом включает в процесс обновления термин импульса, позволяя модели основываться на предыдущих обновлениях и смягчать влияние данных, отличных от 1ГО. Очистка знаний включает в себя обучение модели «учителя» на всем наборе данных, а затем использование ее для обучения отдельных моделей «учеников» на рабочих узлах. Представьте себе сценарий, в котором на некоторых рабочих узлах данные сосредоточены в основном на изображениях кошек, а на других — на изображениях собак. Федеративное усреднение с импульсом может помочь модели извлечь уроки из этих изменений, в то время как дистилляция знаний может использовать идеи модели, обученной на всем наборе данных (учителя), для управления процессом обучения на отдельных рабочих узлах (учениках).
Безопасность и конфиденциальность. Хотя федеративное обучение предлагает неотъемлемые преимущества безопасности за счет хранения данных на рабочих узлах, крайне важно внедрить дополнительные меры безопасности. Такие методы, как безопасные протоколы агрегации и дифференциальная конфиденциальность, могут еще больше повысить безопасность и конфиденциальность системы. Безопасные протоколы агрегации гарантируют, что узлу-агрегатору передаются только
агрегированные обновления, а не отдельные вклады рабочих узлов. Дифференциальная конфиденциальность вносит в обновления контролируемый шум, что затрудняет получение какой-либо информации об отдельных точках данных из агрегированного обновления. Представьте себе, что вы используете криптографические методы, чтобы гарантировать, что раскрываются только объединенные обновления со всех узлов, и добавляете к обновлениям небольшое количество случайного шума для дальнейшей анонимизации отдельных вкладов.
Алгоритмы децентрализованного обучения, основанные на градиентном спуске, предлагают мощное и масштабируемое решение для обработки больших данных в облачной среде. Распределяя вычислительную нагрузку и устраняя центральную точку уязвимости, этот подход преодолевает ограничения традиционных централизованных методов. Федеративное обучение с его упором на общение, сохраняющее конфиденциальность, еще больше усиливает аргументы в пользу децентрализованного обучения. Поскольку исследования в этой области продолжают развиваться, мы можем ожидать дальнейшего прогресса в решении таких проблем, как данные, не относящиеся к IID, и обеспечение надежной безопасности и конфиденциальности. Этот децентрализованный подход открывает огромные перспективы для будущего обработки больших данных, обеспечивая более быстрое обучение моделей машинного обучения, улучшенную масштабируемость и повышенную безопасность данных в облаке.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Дин Дж., Гемават С. MapReduce: упрощенная обработка данных в больших кластерах. Сообщения ACM, 51 (1), 107-113.
2. Ли, М., Андерсен, Д.Г., Парк, Дж.В., Смола, А.Дж., Ахмед, А., Йосифовски, В., Лонг, Дж., Шекита, Э.Дж., Су, Б.Ю. Масштабирование распределенного машинного обучения с помощью сервера параметров. В материалах 11-го симпозиума USENIX по проектированию и внедрению операционных систем (OSDF14), 583-598.
3. Чен Т., Рехт Б., Вонг У.Х. Эквивалентность градиентного спуска и класса методов первого порядка. Препринт arXiv arXiv:1708.06053.
4. Шамир О., Сребро Н. Распределенная стохастическая оптимизация и обучение. На 52-й ежегодной Аллертонской конференции по связи, управлению и вычислениям (Аллертон), 850-857. IEEE.
5. МакМахан, Х.Б., Мур, Э., Рэймидж, Д., Хэмпсон, С., и Аркас, Б.А. Эффективное для коммуникации изучение глубоких сетей на основе децентрализованных данных. В «Искусственном интеллекте и статистике», 1273-1282 гг.
6. Ян К., Лю Ю., Чен Т., Тонг Ю. Федеративное машинное обучение: концепция и приложения. Транзакции ACM по интеллектуальным системам и технологиям (TIST), 10 (2), 1-19.
Nobatov A.
Senior Lecturer, Turkmen State Institute of Economics and Management Turkmenistan, Ashgabat
Matkarimov A.
Lecturer,
Turkmen State Institute of Economics and Management Turkmenistan, Ashgabat
DEVELOPMENT OF A DECENTRALIZED LEARNING ALGORITHM BASED ON GRADIENT Descent FOR BIG DATA PROCESSING IN A
CLOUD ENVIRONMENT
Abstract: This article presents a new decentralized gradient descent (DGD) algorithm for processing large amounts of data in cloud infrastructure. The DGD algorithm allows you to distribute the computing load between several network nodes, while ensuring high efficiency and scalability of the solution. Experimental results show that the proposed DGD algorithm provides significant data processing speedup compared to traditional methods using centralized learning.
Keywords: cloud computing, big data, decentralized learning, gradient descent, Distributed Gradient Descent (DGD).
