Descripción: Las métricas de rendimiento conjuntas son herramientas esenciales en el ámbito del aprendizaje federado, un enfoque que permite entrenar modelos de inteligencia artificial de manera colaborativa sin necesidad de centralizar los datos. Estas métricas se utilizan para evaluar el rendimiento de los modelos entrenados en diferentes dispositivos o nodos, garantizando que la calidad del aprendizaje se mantenga a pesar de la diversidad de datos y condiciones de entrenamiento. A través de estas métricas, se pueden medir aspectos como la precisión, la recuperación y la F1-score, que son fundamentales para entender cómo se comporta el modelo en un entorno distribuido. Además, las métricas de rendimiento conjuntas permiten identificar posibles sesgos en los datos y evaluar la efectividad de las estrategias de agregación de modelos, lo que es crucial para asegurar que el modelo final sea robusto y generalizable. En un contexto donde la privacidad y la seguridad de los datos son primordiales, estas métricas también juegan un papel clave al permitir que los modelos se evalúen sin necesidad de acceder a los datos sensibles de los usuarios. En resumen, las métricas de rendimiento conjuntas son un componente crítico para el éxito del aprendizaje federado, proporcionando una forma de medir y optimizar el rendimiento de los modelos en un entorno colaborativo y descentralizado.
