Aprendizado Federado Sensível ao Risco em Modelos de Ranqueamento

  • Gestefane Rabbi Magalhães Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
  • Marcos André Gonçalves Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
  • Daniel Xavier de Sousa Instituto Federal de Goiás (IFG)
  • Celso França Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)

Resumo


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.

Palavras-chave: Aprendizado Federado para ranqueamento, Sistemas de busca, Privacidade dos dados

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Publicado
25/09/2023
MAGALHÃES, Gestefane Rabbi; GONÇALVES, Marcos André; DE SOUSA, Daniel Xavier; FRANÇA, Celso. Aprendizado Federado Sensível ao Risco em Modelos de Ranqueamento. In: WORKSHOP DE TESES E DISSERTAÇÕES (WTDBD) - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS (SBBD), 38. , 2023, Belo Horizonte/MG. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 145-151. DOI: https://doi.org/10.5753/sbbd_estendido.2023.233698.