Descripción: La transferibilidad en el contexto del aprendizaje federado se refiere a la capacidad de un modelo de aprendizaje automático para aplicar el conocimiento adquirido en una tarea a otras tareas diferentes pero relacionadas. Esta característica es fundamental, ya que permite que los modelos no solo se especialicen en un conjunto de datos específico, sino que también generalicen su aprendizaje a situaciones nuevas. La transferibilidad se basa en la idea de que ciertos patrones y características aprendidos en un dominio pueden ser útiles en otro, facilitando así la adaptación y el rendimiento en diversas aplicaciones. En el aprendizaje federado, donde los datos se mantienen en dispositivos locales y se entrena un modelo de manera descentralizada, la transferibilidad se vuelve aún más relevante. Los modelos pueden beneficiarse de la diversidad de datos de múltiples fuentes, lo que mejora su capacidad para generalizar y adaptarse a diferentes contextos. Esta propiedad es especialmente valiosa en escenarios donde los datos son escasos o difíciles de obtener, ya que permite aprovechar el conocimiento previo y las experiencias de otros modelos o tareas relacionadas, optimizando así el proceso de aprendizaje y mejorando la eficiencia en la creación de modelos robustos y precisos.
