Redes de datos federadas para impulsar la colaboración entre silos
La plataforma de Sherpa.ai permite crear y entrenar modelos de forma colaborativa mientras mantiene los datos sin salir de tu firewall. Sherpa.ai proporciona controles de nivel empresarial para que los custodios mantengan el control de sus datos
Deja de compartir datos
En la mayoría de los escenarios del mundo real, los datos están descentralizados (por ejemplo, datos ubicados en los móviles, hospitales o bancos de los usuarios) y no se pueden compartir, lo que imposibilita la colaboración entre las partes. Sherpa.ai permite construir y entrenar modelos de forma colaborativa preservando la privacidad. Los modelos se entrenan localmente en cada nodo (por ejemplo, en cada hospital, en cada banco o en cada móvil) y comparten solo los parámetros locales actualizados por el modelo y los agregan de forma segura para construir un mejor modelo global (los datos nunca salen del nodo y por tanto nunca se comparten).
Solución tradicional - Los datos se comparten y centralizan
Los enfoques tradicionales de Machine Learning requieren tener todos los datos de entrenamiento en un solo lugar. Cuando los datos se distribuyen entre silos, es necesario compartirlos con el centro de datos antes de ejecutar el entrenamiento:
- Cuando se trata de datos sensibles, esto no cumple con la normativa.
- Una vez que se comparten los datos, se pierde el control sobre ellos.
- Los datos están expuestos en las comunicaciones y en el repositorio central.
- Mayor riesgo de violar la privacidad.
Solución de Sherpa.ai - El dato permance en local
La solución de Sherpa.ai permite realizar entrenamientos sin compartir datos. La plataforma envía los modelos a los nodos para realizar entrenamientos locales. Luego, los aprendizajes se comparten con la plataforma donde se agregan para desarrollar el modelo global.
- Libera el potencial de las colaboraciones de datos sin compartir datos privados.
- Privacidad por diseño: no se comparten datos.
- Cumple con la normativa: los datos nunca salen del servidor de las partes involucradas.
- Menor riesgo de filtraciones de datos. La superficie de ataque se reduce.
¿Cuándo beneficia el aprendizaje federado el entrenamiento de modelos?
Nuestra solución tiene un potencial transformador donde existen limitaciones en el intercambio de datos. Las organizaciones encuentran limitaciones para compartir datos por diferentes motivos, incluida la regulación, la protección de activos o la ética de los datos, entre otros.
Cuando los datos no se pueden utilizar ni compartir por motivos regulatorios.
Este es un problema común al que se enfrentan las grandes corporaciones cuyos datos se almacenan en silos y no pueden compartirse debido a la regulación.
Esto es común en sectores fuertemente regulados como los servicios financieros o la atención médica.
Cuando los datos contengan información confidencial o sensible
Información de salud protegida, registros financieros o cualquier otra información identificable que las organizaciones no estén dispuestas a compartir.
Cuando diferentes organizaciones quieren aprovechar sus datos sin compartirlos.
Por ejemplo, dos organizaciones competitivas podrían resolver un problema común mediante la capacitación en modelos colaborativos, pero no están dispuestas a compartir datos propietarios entre sí por razones competitivas. El aprendizaje federado permite el entrenamiento de modelos colaborativos sin compartir datos.
Beneficios de Sherpa.ai
Nuestra solución puede mejorar drásticamente los resultados en cuestión de semanas y al mismo tiempo garantizar los más altos estándares de privacidad y seguridad.
Impacto en los resultados
Impacto operativo y financiero de mejores modelos de IA. Construye y entrena modelos con datos heterogéneos de diferentes partes.
Privacidad y Seguridad
Las organizaciones deben adaptarse a los nuevos estándares de privacidad y regulaciones; el cumplimiento normativo disminuye el riesgo y los costos de ejecución.
Plug & Play
Proceso de implementación fluido para acelerar el time to value.
No se requiere infraestructura adicional.
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