Apprendimento federato: differenze tra le versioni

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Versione delle 02:31, 1 set 2021

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== Definizione ==

L’apprendimento federato ha lo scopo di fornire metodi per addestrare un modello di apprendimento automatico, per esempio le [[Rete neurale artificiale|reti neurali]] profonde, utilizzando i dati locali che sono distribuiti su più nodi senza la necessità dello scambio degli stessi. Il principio generale consiste nell'addestrare modelli locali utilizzando i dati disponibili localmente ai nodi e, attraverso lo scambio dei [[Parametro (programmazione)|parametri]] (ad esempio i pesi di una rete neurale profonda) generare un modello globale.

La principale differenza tra l'apprendimento federato e l'apprendimento distribuito risiede nelle ipotesi formulate sulle proprietà dei set di dati locali<ref name=":1">Federated Optimization: Distributed Optimization Beyond the Datacenter, Jakub Konecny, H. Brendan McMahan, Daniel Ramage, 2015</ref> poiché l'apprendimento distribuito è nato con l'intento di [[Computer performance|parallelizzare la potenza di calcolo]] mentre l'approccio federato ha come intento l'addestramento dei modelli su [[Omogeneità ed eterogeneità|dati eterogenei]] . Anche se l'approccio distribuito ha come obbiettivo l'apprendimento di un singolo modello su server multipli, i dati memorizzati all'interno dei nodi locali vengono considerati identicamente distribuiti e hanno all'incirca le stesse dimensioni per tutti i nodi. Nessuna di queste ipotesi viene fatta per l’apprendimento federato. Infatti, i dati disponibili ai nodi sono generalmente eterogenei ed hanno dimensioni che possono variare anche di molti ordini di grandezza. Inoltre, i nodi coinvolti nell'apprendimento federato possono subire delle disconnessioni o dei guasti, dovute principalmente al mezzo di comunicazione utilizzato (per esempio il [[Wi-Fi|Wi-fi]]) o alla batteria (per esempio dispositivi [[smartphone]]s o IoT) mentre i nodi considerati nell'addestramento distribuito sono principalmente [[Centro elaborazione dati|centri di elaborazione dati]] con una capacità computazionale molto elevata e possono utilizzare una connessione dedicata ad alta velocità'''.'''<ref name=":0">{{Cita pubblicazione|nome=Peter|cognome=Kairouz|nome2=H. Brendan|cognome2=McMahan|nome3=Brendan|cognome3=Avent|data=2019-12-10|titolo=Advances and Open Problems in Federated Learning|rivista=arXiv:1912.04977 [cs, stat]|accesso=2020-06-25|url=http://arxiv.org/abs/1912.04977}}</ref>

=== Apprendimento federato centralizzato ===