NeuralMatch: Identificando a Similaridade de Clientes baseado em Modelos no Aprendizado Federado - Talasso, Gabriel Ukstin; Souza, Allan M. de; Villas, Leandro A. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2023)
O aprendizado federado é uma técnica de aprendizado de máquina distribuído que permite que vários dispositivos colaborem no treinamento de um modelo de dados comum, enquanto preserva a privacidade dos dados do usuário. No entanto, o aprendizado federado apresenta desafios relacionados aos dados não identicamente distribuídos e balanceados, o que pode resultar em modelos menos precisos. Dessa forma, foi proposto o NeuralMatch, um arcabouço para identificar similaridade de modelos para aprendizado federado, capaz de identificar a similaridade entre os clientes sem o compartilhamento de dados. O arcabouço proposto pode ajudar a desenvolver soluções mais eficientes de aprendizado federado para lidar com os problemas de dados não identicamente balanceados e distribuídos.