Descripción: Un algoritmo de aprendizaje conjunto es una técnica avanzada que permite a múltiples dispositivos o entidades colaborar en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático sin necesidad de compartir datos sensibles. Este enfoque es especialmente relevante en el contexto del aprendizaje federado, donde los datos permanecen en su ubicación original, garantizando la privacidad y la seguridad. El algoritmo se basa en la idea de que cada participante entrena un modelo localmente utilizando sus propios datos y, posteriormente, envía solo los parámetros del modelo (como los pesos y sesgos) a un servidor central. Este servidor agrega los parámetros de todos los modelos locales para crear un modelo global mejorado. Las características principales de estos algoritmos incluyen la capacidad de manejar datos distribuidos, la preservación de la privacidad de los datos y la reducción de la necesidad de transferir grandes volúmenes de información. Además, estos algoritmos son escalables, lo que significa que pueden adaptarse a un número creciente de participantes sin comprometer la eficiencia del proceso de aprendizaje. En un mundo donde la privacidad de los datos es cada vez más crítica, los algoritmos de aprendizaje conjunto representan una solución innovadora que permite a diversas organizaciones beneficiarse del aprendizaje automático mientras protegen la información sensible de sus usuarios.
