¿Qué significa "Agregación de Servidores"?
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La agregación de servidores es un proceso que se usa en el aprendizaje federado donde se combinan datos de varios clientes para mejorar el entrenamiento del modelo. En esta configuración, cada cliente trabaja con sus propios datos pero comparte actualizaciones con un servidor central. El servidor recopila estas actualizaciones para crear un mejor modelo en general sin necesidad de ver los datos reales de cada cliente.
Cómo Funciona
Cuando los clientes envían sus actualizaciones al servidor, este evalúa cuán similares son esas actualizaciones. Esto ayuda al servidor a decidir cuáles actualizaciones son más importantes para mejorar el modelo. Luego, el servidor combina estas actualizaciones en un solo modelo que refleja el conocimiento adquirido de todos los clientes.
Beneficios
Este método ayuda a mantener los datos privados, ya que el servidor nunca ve los datos reales de los clientes. También permite que el entrenamiento se realice de manera más eficiente, ya que el servidor puede concentrarse en las mejores actualizaciones. En general, la agregación de servidores se asegura de que el modelo siga siendo fuerte y efectivo, incluso cuando algunos clientes tienen datos faltantes o diferentes tipos de información.