Flower-PROV: Captura Distribuída de Dados de Proveniência em Experimentos de Aprendizado Federado - Lopes, Camila; Nunes, Alan L.; Boeres, Cristina; Drummond, Lúcia M. A.; de Oliveira, Daniel (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2023: Anais Estendidos do XXXVIII Simpósio Brasileiro de Bancos de DadosDO - 10.5753/sbbd_estendido.2023.233337, 2023)
O Aprendizado Federado (AF) é uma técnica descentralizada que possibilita que vários usuários treinem modelos de Aprendizado de Máquina de forma colaborativa, sem precisar acessar dados privados ou sensíveis. O treinamento de um modelo pode exigir várias iterações, e a duração de cada iteração depende diretamente das configurações definidas, como os valores dos hiper-parâmetros. Analisar os hiperparâmetros durante o treinamento permite uma melhor compreensão do modelo treinado e abre oportunidades para melhorias. Este artigo apresenta o arcabouço Flower-PROV que tem como objetivo capturar dados de proveniência durante o treinamento para rastrear configurações e métricas de avaliação, possibilitando a análise dos hiperparâmetros em tempo real. O banco de dados de proveniência segue a recomendação W3C PROV, facilitando a comparação, explicação e reprodução desses experimentos.