Que signifie "Agrégation de serveurs"?
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L'agrégation de serveurs, c'est un truc qu'on utilise dans l'apprentissage fédéré où on combine les données de plusieurs clients pour améliorer l'entraînement du modèle. Dans ce système, chaque client bosse avec ses propres données mais partage ses mises à jour avec un serveur central. Le serveur récupère ces mises à jour pour créer un meilleur modèle global sans avoir besoin de voir les vraies données de chaque client.
Comment ça marche
Quand les clients envoient leurs mises à jour au serveur, celui-ci évalue combien ces mises à jour se ressemblent. Ça aide le serveur à décider lesquelles sont les plus importantes pour améliorer le modèle. Ensuite, le serveur combine ces mises à jour en un seul modèle qui reflète les connaissances acquises de tous les clients.
Avantages
Cette méthode aide à garder les données privées, puisque le serveur ne voit jamais les vraies données des clients. Ça permet aussi de rendre l'entraînement plus efficace, vu que le serveur peut se concentrer sur les meilleures mises à jour. En gros, l'agrégation de serveurs assure que le modèle reste solide et efficace, même quand certains clients ont des données manquantes ou des types d'infos différents.