Descripción: Un Marco Basado en la Web para el Aprendizaje Federado es una estructura que facilita el desarrollo y despliegue de aplicaciones que implementan técnicas de aprendizaje federado utilizando tecnologías web. Este enfoque permite a múltiples dispositivos y sistemas colaborar en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial sin necesidad de compartir datos sensibles, lo que garantiza la privacidad y la seguridad de la información. Las características principales de este marco incluyen la interoperabilidad entre diferentes plataformas, la escalabilidad para manejar grandes volúmenes de datos y la flexibilidad para adaptarse a diversas arquitecturas de red. Además, promueve la colaboración entre diferentes entidades, como empresas y organizaciones, al permitir que cada participante contribuya al modelo global sin comprometer la confidencialidad de sus datos. Este marco se vuelve especialmente relevante en un mundo donde la protección de datos es crucial, y las regulaciones como el GDPR exigen un manejo responsable de la información personal. En resumen, un Marco Basado en la Web para el Aprendizaje Federado no solo optimiza el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, sino que también establece un estándar para la ética y la seguridad en el manejo de datos en la era digital.
