Что такое federated learning и его модели агрегации (FedAvg)?

Federated learning — это подход к обучению моделей машинного обучения, при котором данные остаются локально на устройствах пользователей, а обучение происходит распределённо. Модель обучается на локальных данных каждого клиента, после чего обновления параметров отправляются на центральный сервер для агрегации, что повышает приватность и безопасность данных.

Одна из популярных моделей агрегации — FedAvg (Federated Averaging). В ней сервер собирает обновления весов моделей от клиентов и усредняет их с учётом размера локальных данных, формируя обновлённую глобальную модель. Этот процесс повторяется итеративно.

FedAvg позволяет эффективно обучать модели без передачи исходных данных, снижая риски утечки информации. Однако существуют вызовы, связанные с гетерогенностью данных, асинхронностью и возможными атаками, что требует дополнительных механизмов безопасности и устойчивости.