Que signifie "FedAvg"?
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FedAvg, ou Federated Averaging, c'est une méthode utilisée en apprentissage machine qui permet aux ordis d'apprendre à partir de données stockées sur différents appareils sans avoir besoin de partager ces données. Au lieu d'envoyer toutes les données à un endroit central, chaque appareil entraîne un modèle sur ses propres données et envoie juste les résultats à un serveur central. Le serveur combine ensuite ces résultats pour créer un meilleur modèle global.
Comment ça marche
Dans un scénario classique, plusieurs appareils peuvent avoir des données différentes. Chaque appareil entraîne son modèle en fonction de son propre ensemble de données unique. Après l'entraînement, l'appareil envoie les mises à jour du modèle au serveur central. Le serveur prend ces mises à jour et les average pour améliorer le modèle principal. Ce processus aide à maintenir la confidentialité des données, car les données réelles ne quittent jamais les appareils individuels.
Avantages et inconvénients
Le principal avantage de FedAvg, c'est qu'il garde les données privées tout en permettant au modèle d'apprendre d'une large gamme d'informations. C'est super important dans des domaines comme la santé, où la confidentialité des données est cruciale. Cependant, la méthode peut rencontrer des défis quand les données sur les appareils sont très différentes, ce qui peut affecter la manière dont le modèle apprend. Dans ces cas-là, la performance peut diminuer, rendant plus difficile d'obtenir de bons résultats.