Descripción: La actualización del modelo local es un proceso fundamental en el ámbito del aprendizaje federado, donde se busca mejorar un modelo de inteligencia artificial o machine learning utilizando datos que residen en dispositivos locales, sin necesidad de centralizar la información. Este enfoque permite que cada dispositivo, como un smartphone o una computadora, entrene un modelo de manera local con sus propios datos, lo que resulta en una personalización y adaptación del modelo a las características específicas de cada usuario o entorno. La actualización se realiza mediante la incorporación de nuevos datos locales, lo que permite que el modelo evolucione y mejore su precisión y rendimiento con el tiempo. Este proceso es crucial para mantener la privacidad de los datos, ya que evita la transferencia de información sensible a servidores centrales, alineándose con las normativas de protección de datos. Además, la actualización del modelo local contribuye a la eficiencia del aprendizaje, ya que reduce la necesidad de grandes volúmenes de datos centralizados y permite un aprendizaje más rápido y efectivo. En resumen, la actualización del modelo local es un componente esencial del aprendizaje federado, que combina la mejora continua del modelo con la protección de la privacidad del usuario.
