Descripción: La Agregación Local es un proceso fundamental en el contexto del Aprendizaje Federado, que se refiere a la combinación de actualizaciones de modelos de aprendizaje automático que se generan en dispositivos locales antes de ser enviadas a un servidor central. Este enfoque permite que los modelos se entrenen de manera descentralizada, preservando la privacidad de los datos, ya que la información sensible nunca abandona el dispositivo del usuario. Durante la agregación local, cada dispositivo entrena un modelo utilizando sus propios datos y, en lugar de enviar los datos en sí, envía solo las actualizaciones del modelo, como los pesos y sesgos ajustados. Esto no solo reduce la cantidad de datos que se transmiten, sino que también mejora la eficiencia del proceso de entrenamiento, ya que se minimizan los costos de comunicación y se optimiza el uso de recursos. La Agregación Local es especialmente relevante en aplicaciones donde la privacidad y la seguridad de los datos son primordiales, como en el sector de la salud o en dispositivos móviles. Además, este método permite que los modelos se adapten a las particularidades de los datos locales, lo que puede resultar en un rendimiento mejorado en comparación con los modelos entrenados en un solo conjunto de datos centralizado.
Historia: El concepto de Aprendizaje Federado, y por ende la Agregación Local, comenzó a tomar forma en la década de 2010, cuando investigadores propusieron un enfoque para entrenar modelos de aprendizaje automático sin necesidad de centralizar los datos. En 2017, el trabajo de McMahan et al. en el artículo ‘Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data’ sentó las bases para el aprendizaje federado, introduciendo la idea de que los dispositivos locales pudieran colaborar en el entrenamiento de modelos mientras mantenían la privacidad de los datos. Desde entonces, la Agregación Local ha evolucionado y se ha convertido en un componente clave en diversas aplicaciones de aprendizaje automático, especialmente en el ámbito de la inteligencia artificial y la privacidad de datos.
Usos: La Agregación Local se utiliza principalmente en el ámbito del Aprendizaje Federado, donde se busca entrenar modelos de aprendizaje automático de manera colaborativa sin comprometer la privacidad de los datos. Sus aplicaciones incluyen la mejora de modelos en dispositivos móviles, donde los datos del usuario no se envían a un servidor central, así como en el sector de la salud, donde se pueden entrenar modelos predictivos utilizando datos de pacientes sin exponer información sensible. También se aplica en sistemas de recomendación, donde se pueden personalizar las sugerencias basándose en las preferencias locales de los usuarios.
Ejemplos: Un ejemplo de Agregación Local se puede observar en sistemas de autocorrector que utilizan el aprendizaje federado para mejorar la predicción de texto sin enviar datos de escritura del usuario a sus servidores. Otro caso es el uso de modelos de aprendizaje automático en dispositivos médicos, donde se entrenan modelos para detectar enfermedades a partir de datos de pacientes sin comprometer su privacidad. Además, algunas aplicaciones de redes sociales utilizan este enfoque para personalizar la experiencia del usuario basándose en interacciones locales.
