Descripción: El Aprendizaje Distribuido es un enfoque de aprendizaje automático donde los datos se distribuyen entre múltiples máquinas, permitiendo que los modelos se entrenen de manera colaborativa sin necesidad de centralizar la información. Este método es especialmente relevante en contextos donde la privacidad y la seguridad de los datos son primordiales, ya que permite a las organizaciones mantener el control sobre sus datos sensibles. En lugar de enviar datos a un servidor central, cada dispositivo o nodo entrena un modelo localmente y solo comparte los parámetros del modelo, lo que reduce el riesgo de exposición de datos. Este enfoque se apoya en técnicas como el Aprendizaje Federado, que permite a dispositivos realizar aprendizaje automático sin comprometer la privacidad del usuario. Además, se puede integrar con redes neuronales recurrentes para tareas de procesamiento de secuencias, simulaciones con inteligencia artificial para modelar escenarios complejos, y técnicas de inferencia en el borde que permiten realizar predicciones en dispositivos locales. El Aprendizaje Distribuido también se beneficia de los avances en Aprendizaje Automático y AutoML, que facilitan la automatización del proceso de selección y optimización de modelos, haciendo que el aprendizaje sea más accesible y eficiente.
