Descripción: El aprendizaje compartido es un enfoque colaborativo dentro del marco del aprendizaje federado, donde múltiples clientes o dispositivos contribuyen al entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial sin necesidad de compartir sus datos locales. Este método permite que los modelos se entrenen de manera descentralizada, preservando la privacidad de los datos y minimizando el riesgo de filtraciones de información sensible. En lugar de enviar datos a un servidor central, cada cliente entrena el modelo localmente y solo comparte los parámetros actualizados, como los pesos del modelo, con un servidor central que los agrega para mejorar el modelo global. Este enfoque no solo optimiza el uso de los datos, sino que también permite que el modelo se beneficie de una diversidad de datos, lo que puede resultar en un rendimiento mejorado y una mayor generalización. El aprendizaje compartido es especialmente relevante en contextos donde la privacidad y la seguridad de los datos son primordiales. Además, fomenta la colaboración entre diferentes entidades, permitiendo que organizaciones con datos valiosos pero sensibles contribuyan al desarrollo de modelos de inteligencia artificial sin comprometer la confidencialidad de su información.
