¿Qué significa "SADDLe"?
Tabla de contenidos
SADDLe es un método diseñado para entrenar modelos de computadora usando datos que están repartidos en diferentes lugares. Este enfoque no depende de un servidor central, lo que lo hace útil en situaciones del mundo real donde los datos a menudo no son los mismos en todas partes.
Desafíos en el Aprendizaje Descentralizado
Cuando usas datos de varios sitios, hay dos problemas principales. Primero, los datos diferentes pueden llevar a modelos que funcionan bien localmente pero no tan bien a nivel global. Segundo, compartir información entre esos lugares puede ser costoso en términos de tiempo y recursos.
Cómo Funciona SADDLe
SADDLe aborda estos dos problemas juntos. Usa una técnica que ayuda al modelo a encontrar una forma más estable de aprender de los datos, lo que mejora su capacidad para funcionar bien con datos nuevos y diferentes. Este método también ayuda al modelo a ser menos afectado por las limitaciones del intercambio de información.
Resultados
Las pruebas muestran que SADDLe puede mejorar la precisión de las predicciones entre un 1-20% en comparación con otros métodos. Además, incluso con una reducción significativa en la cantidad de datos compartidos, SADDLe mantiene un buen rendimiento, perdiendo solo una pequeña cantidad de precisión.