Какво е федеративно обучение и какви са моделите му за агрегиране (FedAvg)?

Федеративното обучение е подход за обучение на модели за машинно обучение, при който данните остават локално на устройствата на потребителите, а обучението се извършва разпределено. Моделът се обучава върху локалните данни на всеки клиент, след което актуализациите на параметрите се изпращат към централен сървър за агрегиране, което повишава поверителността и сигурността на данните.

Един от популярните модели за агрегиране е FedAvg (Federated Averaging). В него сървърът събира актуализациите на теглата на моделите от клиентите и ги усреднява, като взема предвид размера на локалните данни, създавайки актуализиран глобален модел. Този процес се повтаря итеративно.

FedAvg позволява ефективно обучение на модели без пренос на оригиналните данни, намалявайки риска от изтичане на информация. Въпреки това, съществуват предизвикателства, свързани с хетерогенността на данните, асинхронността и възможни атаки, което изисква допълнителни механизми за сигурност и устойчивост.