Discussion:Apprentissage fédéré
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Commentaire de relecture[modifier le code]
Salut @MarcT0K, je mets mes commentaires ici, y'a plus de place. D'abord bravo : c'est bien écrit, sourcé et j'adore les schémas. J'ai quand même des remarques (peut-être parce que j'ai mal compris) :
- tu parles du « cout du protocole » et je vois pas trop ce que ça recouvre. Naïvement je dirais que l'appareil fait un train et balance son modèle pour constituer un modèle plus global mais alors le cout du protocole est minimal : c'est juste l'envoi du modèle. Il y a un cout plus élevé si tu fais du FL décentralisé.
- j'aime pas le nom de la section « Résistance aux attaques », parce qu'on parle déjà, juste au-dessus, d'attaque contre la privacy donc là c'est une section relative aux attaques pour déterioration de la qualité du modèle. Je sais pas trop comment rephraser ça.
- dans la même section, je ne comprends pas en quoi le free-rider est une attaque (je vais lire le papier en référence).
- tu ne parles jamais dans l'article de l'agrégation des modèles individuels i.e., comment à partir d'un tas de modèles produits par les agents/appareils, on fait un modèle "global" ; ou encore quels types de modèles on utilise : linreg, stats, ensemblistes, NN… Et est-ce qu'il y a une pondération des agents/modèles pour la détermination du modèle final ?
- tu ne parles pas non plus (et je sais pas si c'est un champ de la recherche en FL) de résilience à la perte de données : soit qu'un agent a des données incomplètes pour faire son modèle, soit que l'agent centralisateur n'a qu'une partie des modèles des autres agents.
- [rajout] est-ce que le FL est adapté à de l'apprentissage supervisé, semi-supervisé et non-supervisé ?
Bonne journée, (:Julien:) ✒ 26 février 2023 à 12:30 (CET)