Čo je federované učenie a aké sú jeho modely agregácie (FedAvg)?

Federované učenie je prístup k trénovaniu modelov strojového učenia, pri ktorom zostávajú údaje lokálne na zariadeniach používateľov a tréning prebieha distribuovane. Model sa trénuje na lokálnych údajoch každého klienta a následne sa aktualizácie parametrov odosielajú na centrálny server na agregáciu, čím sa zvyšuje súkromie a bezpečnosť údajov.

Jedným z populárnych modelov agregácie je FedAvg (Federated Averaging). V ňom server zbiera aktualizácie váh modelov od klientov a ich priemernou hodnotou vytvára aktualizovaný globálny model. Tento proces sa opakuje iteratívne.

FedAvg umožňuje efektívne trénovanie modelov bez prenosu pôvodných údajov, čím sa znižuje riziko úniku informácií. Avšak, existujú výzvy spojené s heterogenitou údajov, asynchrónnosťou a možnými útokmi, čo vyžaduje ďalšie mechanizmy bezpečnosti a odolnosti.