¿Qué significa "FedAvg"?
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FedAvg, que significa Promedio Federado, es un método usado en aprendizaje automático que permite a las computadoras aprender de datos almacenados en diferentes dispositivos sin necesidad de compartir esos datos. En lugar de enviar toda la información a un lugar central, cada dispositivo entrena un modelo con sus propios datos y luego envía solo los resultados de vuelta a un servidor central. El servidor combina estos resultados para crear un mejor modelo en general.
Cómo Funciona
En un escenario típico, varios dispositivos pueden tener datos distintos. Cada dispositivo entrena su modelo basado en su propio conjunto de datos único. Después de entrenar, el dispositivo envía las actualizaciones del modelo al servidor central. El servidor toma estas actualizaciones y las promedia para mejorar el modelo principal. Este proceso ayuda a mantener la privacidad de los datos, ya que los datos reales nunca salen de los dispositivos individuales.
Pros y Contras
La principal ventaja de FedAvg es que mantiene los datos privados mientras permite que el modelo aprenda de una amplia gama de información. Esto es especialmente importante en campos como la salud, donde la privacidad de datos es crítica. Sin embargo, el método puede enfrentar desafíos cuando los datos en los dispositivos son muy diferentes entre sí, lo que puede afectar qué tan bien aprende el modelo. En esos casos, el rendimiento puede disminuir, haciendo más difícil lograr buenos resultados.