Do Aprendizado Centralizado ao Federado: O Que Acontece com a Explicabilidade dos Modelos? - Trindade, Daniel Ribeiro; Zambon, Eduardo; Villaça, Rodolfo da Silva; Dias, Diego Roberto Colombo; Comarela, Giovanni (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2026)
Este artigo investiga o impacto do aprendizado federado (FL) na explicabilidade de modelos de aprendizado de máquina, com foco em explicações baseadas em valores SHAP. É proposta uma metodologia comparativa entre modelos treinados de forma centralizada e federada, considerando cenários com distribuição uniforme e não uniforme dos dados entre clientes. A abordagem avalia a similaridade das explicações por meio de métricas como distância do cosseno, similaridade de rankings e consistência de sinais, sendo validada com o conjunto de dados EHMS para detecção de ataques em sistemas de saúde. Os resultados mostram que modelos federados produzem explicações distintas das centralizadas e que a heterogeneidade dos dados afeta significativamente a consistência das explicações. Em cenários uniformes, explicações locais e globais são consistentes, enquanto em cenários não uniformes tornam-se divergentes.