Descripción: La ‘Actualización Local’ en el contexto del aprendizaje federado se refiere a un proceso en el cual un modelo de aprendizaje automático se entrena utilizando datos que residen en un dispositivo local, como un teléfono móvil o una computadora personal. Este enfoque permite que el modelo mejore su rendimiento basándose en la información específica del usuario o del entorno local, sin necesidad de transferir los datos a un servidor central. La actualización se realiza de manera que solo se envían los parámetros del modelo ajustados, en lugar de los datos en sí, lo que garantiza la privacidad y la seguridad de la información. Este método es especialmente relevante en escenarios donde la protección de datos es crítica, como en aplicaciones de salud, finanzas o cualquier sistema que maneje información sensible. Además, la ‘Actualización Local’ contribuye a la eficiencia del aprendizaje, ya que permite que los modelos se adapten rápidamente a las variaciones en los datos locales, mejorando así su precisión y relevancia. En resumen, la ‘Actualización Local’ es un componente esencial del aprendizaje federado que permite la personalización y mejora continua de los modelos de inteligencia artificial, todo mientras se preserva la privacidad del usuario.
Historia: La idea de la actualización local se originó con el desarrollo del aprendizaje federado, que fue propuesto por primera vez por Google en 2017. Este enfoque surgió como una solución a los problemas de privacidad y seguridad de datos en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. A medida que la preocupación por la protección de datos creció, el aprendizaje federado y la actualización local se volvieron más relevantes, especialmente en sectores como la salud y las finanzas, donde los datos sensibles deben ser manejados con cuidado.
Usos: La actualización local se utiliza principalmente en aplicaciones de aprendizaje automático donde la privacidad de los datos es fundamental. Por ejemplo, en aplicaciones de salud, los modelos pueden ser entrenados en datos de pacientes sin que la información personal salga del dispositivo del usuario. También se aplica en el desarrollo de asistentes virtuales, donde el modelo puede aprender de las interacciones del usuario sin comprometer su información personal.
Ejemplos: Un ejemplo de actualización local se puede ver en el sistema de escritura predictiva de los teléfonos inteligentes, donde el modelo se adapta a las preferencias de escritura del usuario sin enviar sus mensajes a un servidor. Otro caso es el entrenamiento de modelos de reconocimiento de voz en dispositivos móviles, que aprenden de las voces locales sin almacenar grabaciones en la nube.
