Descripción: El aprendizaje automático que preserva la privacidad se refiere a un conjunto de técnicas que permiten entrenar modelos de aprendizaje automático utilizando datos sin comprometer la privacidad de los individuos. Estas técnicas son esenciales en un mundo donde la protección de datos personales es cada vez más crítica. A través de métodos como el aprendizaje federado, la privacidad diferencial y la encriptación homomórfica, se busca garantizar que los datos sensibles no sean expuestos durante el proceso de entrenamiento. El aprendizaje federado, por ejemplo, permite que los modelos se entrenen en dispositivos locales, enviando solo los parámetros actualizados al servidor central, en lugar de los datos en sí. La privacidad diferencial, por otro lado, añade ruido a los datos para proteger la identidad de los individuos, asegurando que las salidas del modelo no revelen información específica sobre ellos. Estas técnicas no solo son relevantes para cumplir con regulaciones de privacidad, como el GDPR en Europa, sino que también fomentan la confianza del usuario en aplicaciones que utilizan inteligencia artificial. En resumen, el aprendizaje automático que preserva la privacidad es un campo en crecimiento que busca equilibrar la necesidad de datos para el entrenamiento de modelos con la imperiosa necesidad de proteger la información personal de los usuarios.
