Cosa significa "Aggregazione dei Server"?
Indice
L'aggregazione dei server è un processo usato nel federated learning, dove i dati di più clienti vengono messi insieme per migliorare l'addestramento del modello. In questo sistema, ogni cliente lavora con i propri dati ma condivide gli aggiornamenti con un server centrale. Il server raccoglie questi aggiornamenti per creare un modello migliore senza dover vedere i dati reali di ogni cliente.
Come Funziona
Quando i clienti inviano i loro aggiornamenti al server, il server valuta quanto siano simili questi aggiornamenti. Questo aiuta il server a decidere quali aggiornamenti siano i più importanti per migliorare il modello. Il server poi combina questi aggiornamenti in un unico modello che riflette le conoscenze ottenute da tutti i clienti.
Vantaggi
Questo metodo aiuta a mantenere i dati privati, poiché il server non vede mai i dati reali dei clienti. Permette anche di rendere l'addestramento più efficiente, dato che il server può concentrarsi sui migliori aggiornamenti. In generale, l'aggregazione dei server assicura che il modello rimanga forte ed efficace, anche quando alcuni clienti hanno dati mancanti o diversi tipi di informazioni.