Descripción: La agregación de dispositivos en el contexto del aprendizaje federado se refiere al proceso de combinar actualizaciones de modelos de múltiples dispositivos para crear un único modelo mejorado. Este enfoque permite que los dispositivos colaboren en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial sin necesidad de compartir datos sensibles. Cada dispositivo entrena un modelo localmente utilizando sus propios datos y, en lugar de enviar estos datos a un servidor central, envía solo las actualizaciones del modelo. Esto no solo preserva la privacidad de los datos, sino que también reduce la necesidad de ancho de banda y almacenamiento en el servidor. La agregación se realiza mediante algoritmos que combinan las actualizaciones de los modelos locales, optimizando así el rendimiento del modelo global. Este método es especialmente relevante en entornos donde los datos son distribuidos y pueden ser sensibles, como en el caso de dispositivos móviles, aplicaciones de salud y sistemas de IoT. La agregación de dispositivos permite una mejora continua del modelo a medida que más dispositivos participan en el proceso, lo que resulta en un modelo más robusto y preciso sin comprometer la privacidad de los usuarios.
