「連合平均法」とはどういう意味ですか？

目次

フェデレーテッドアベレージングは、フェデレーテッドラーニングっていう機械学習の方法の一つだよ。この方法では、スマホやコンピュータみたいな複数のデバイスが協力して、中央の場所に自分のプライベートデータを送らなくても共有モデルを改善できるんだ。

データを共有する代わりに、各デバイスは自分のデータを使ってモデルを訓練するんだ。ローカルで訓練した後、デバイスは訓練からのアップデートだけを中央サーバーに送る。サーバーはそのアップデートを合わせて、モデルの改良版を作るんだよ。

このプロセスはラウンドで進むんだけど、各ラウンドでデバイスはモデルを改善するためにいくつかのステップを踏めるんだ。ただ、あまりにも多くのローカルステップを取ると、特に異なるデバイス間でデータがすごく異なる場合、全体のプロセスが遅くなっちゃうことがあるんだ。これを解決するために、時間と共に取るステップの数を調整することができて、モデルの訓練が効果的かつ効率的に進むようにするんだ。

全体的に見て、フェデレーテッドアベレージングは、多くのデバイスが協力して働く力を利用しながら、プライバシーを守りつつ機械学習モデルの訓練を進めるのに役立ってるんだよ。