O que é aprendizagem federada e quais são os seus modelos de agregação (FedAvg)?

O aprendizado federado é uma abordagem para treinar modelos de aprendizado de máquina, onde os dados permanecem localmente nos dispositivos dos usuários, e o treinamento ocorre de forma distribuída. O modelo é treinado com os dados locais de cada cliente, e as atualizações de parâmetros são enviadas para um servidor central para agregação, o que aumenta a privacidade e a segurança dos dados.

Um dos modelos de agregação populares é o FedAvg (Federated Averaging). Nele, o servidor coleta as atualizações de peso dos modelos dos clientes e as média considerando o tamanho dos dados locais, formando um modelo global atualizado. Este processo é repetido de forma iterativa.

O FedAvg permite treinar modelos de forma eficiente sem transferir os dados originais, reduzindo os riscos de vazamento de informações. No entanto, existem desafios relacionados à heterogeneidade dos dados, à assincronia e a possíveis ataques, o que requer mecanismos adicionais de segurança e robustez.