Федеративное обучение — это метод машинного обучения, который позволяет нескольким устройствам, например смартфонам или периферийным устройствам, совместно обучать модель, сохраняя свои данные на устройствах и никогда не отправляя их на центральный сервер. Этот подход имеет несколько преимуществ, таких как защита конфиденциальности и возможность обучать модели на гораздо большем наборе данных, распределенном по устройствам.
Один из популярных методов реализации федеративного обучения называется федеративным усреднением или сокращенно FedAvg. В FedAvg цель состоит в том, чтобы обучить модель, которая может точно предсказать целевую переменную на основе набора входных признаков, но данные для обучения модели распределены по большому количеству устройств.
Вот как работает FedAvg:
- Центральный сервер выбирает подмножество устройств для участия в объединенном процессе обучения.
- Каждое выбранное устройство загружает копию текущей модели и обучает ее на своих локальных данных.
- Затем устройства отправляют свои обновленные параметры модели обратно на центральный сервер.
- Центральный сервер усредняет параметры модели, полученные от устройств, для получения обновленной глобальной модели.
- Процесс повторяется, при этом центральный сервер выбирает новое подмножество устройств для участия в следующем раунде обучения.
Основное преимущество FedAvg заключается в том, что он позволяет проводить совместное обучение модели, не требуя, чтобы какое-либо устройство отправляло свои данные на центральный сервер. Это делает его хорошо подходящим для сценариев, где конфиденциальность данных является проблемой, например, в здравоохранении или финансах.
