MÉTODOS IMPLEMENTADOS POR COMPUTADOR, DISPOSITIVO CLIENTE DE APRENDIZADO FEDERADO, SERVIDOR CLIENTE DE APRENDIZADO FEDERADO, SISTEMAS, E MEMÓRIAS LEGÍVEIS POR COMPUTADOR

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Abstract

MÉTODOS IMPLEMENTADOS POR COMPUTADOR, DISPOSITIVO CLIENTE DE APRENDIZADO FEDERADO, SERVIDOR CLIENTE DE APRENDIZADO FEDERADO, SISTEMAS, E MEMÓRIAS LEGÍVEIS POR COMPUTADOR. Determinados aspectos da presente divulgação proporcionam técnicas e aparelhos para realizar aprendizado federado. Um método exemplificativo geralmente inclui enviar os dados de atualização de modelo a um servidor, gerar os metadados de treinamento usando um modelo de aprendizado de máquina local treinado e dados de validação local, e enviar os metadados de treinamento ao servidor. O modelo de aprendizado de máquina local treinado geralmente incorpora os dados de atualização de modelo e os dados de modelo global que definem um modelo de aprendizado de máquina global, e os metadados de treinamento geralmente incluem dados sobre o modelo de aprendizado de máquina local treinado usado para determinar quando descontinuar as operações de aprendizado federado para treinar o modelo de aprendizado de máquina global. Outro método exemplificativo geralmente inclui enviar um modelo global para um dispositivo cliente de aprendizado federado e receber metadados de treinamento do dispositivo cliente de aprendizado federado.