Aprendizado Federado Sensível ao Risco em Modelos de Ranqueamento - Magalhães, Gestefane Rabbi; Gonçalves, Marcos André; de Sousa, Daniel Xavier; França, Celso (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), 2023)
Essa dissertação explora o uso do Aprendizado Federado para Ranqueamento (Federated Learning to Rank - FL2R), uma técnica empregada em sistemas de busca que considera a privacidade dos dados de diversos clientes. O FL2R envolve a construção de um modelo de ranqueamento executado de forma distribuída em vários dispositivos. Após o treino, os parâmetros das redes neurais dos clientes são combinados, resultando em um novo modelo neural que será distribuído aos clientes. Considerado o estado da arte em Federated Learning (FL), o método Federated Averaging (FedAvg) calcula a média de parâmetros para construir o modelo agregado. Contudo, clientes com baixo desempenho podem distorcer a média de forma enviesada, resultando em uma redução na efetividade do modelo global. Para contribuir na solução desse problema, propomos o estudo de técnicas de agregação que superem a simples média aritmética dos pesos, além de aplicar métricas na área de Sensibilidade ao Risco, tentando mitigar a variância dos modelos no lado do cliente. Embora o trabalho esteja em fase inicial, neste artigo foi possível mostrar alguns experimentos fazendo uso de Projeto Fatorial para avaliação de fatores que possam impactar a efetividade dos modelos federados. Os resultados mostram que combinar os valores dos parâmetros não é uma tarefa trivial, mas considerando as perguntas de pesquisa propostas acreditamos que esse trabalho tem forte potencial de contribuição na área de Recuperação de Informação.