Agregación Ponderada

Descripción: La Agregación Ponderada es una técnica fundamental en el ámbito del Aprendizaje Federado, que se utiliza para combinar las actualizaciones de modelos de diferentes clientes en función de sus respectivos pesos. Este enfoque permite que los modelos de aprendizaje automático se entrenen de manera colaborativa sin necesidad de compartir datos sensibles, lo que es crucial en contextos donde la privacidad y la seguridad de la información son primordiales. En la Agregación Ponderada, cada cliente contribuye a la actualización del modelo global de acuerdo con la cantidad de datos que posee o la relevancia de su contribución, lo que significa que los modelos de clientes con más datos o con datos de mayor calidad tienen un impacto más significativo en el modelo final. Esta técnica no solo mejora la precisión del modelo global, sino que también optimiza el proceso de entrenamiento al reducir la variabilidad en las actualizaciones. La Agregación Ponderada se ha convertido en un componente esencial en el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático distribuidos, donde la colaboración entre múltiples entidades es necesaria para lograr resultados efectivos sin comprometer la privacidad de los datos individuales.

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