Descripción: El ‘Aprendizaje en el Dispositivo’ es un enfoque de aprendizaje automático que permite que los modelos se entrenen directamente en el hardware del dispositivo, en lugar de depender de la nube para su procesamiento. Este método se basa en la capacidad de los dispositivos, como teléfonos inteligentes, cámaras y otros dispositivos IoT, para realizar cálculos complejos y almacenar datos localmente. Al llevar a cabo el aprendizaje en el dispositivo, se minimizan los tiempos de latencia, se mejora la privacidad de los datos y se reduce la necesidad de una conexión constante a Internet. Además, este enfoque permite que los modelos se adapten y personalicen en tiempo real, aprendiendo de las interacciones del usuario y del entorno inmediato. Las características principales del aprendizaje en el dispositivo incluyen la eficiencia energética, ya que se optimizan los recursos del hardware, y la capacidad de operar en entornos donde la conectividad es limitada o inexistente. Este enfoque es especialmente relevante en un mundo donde la privacidad y la seguridad de los datos son preocupaciones crecientes, ya que permite que la información sensible permanezca en el dispositivo y no se transmita a servidores externos. En resumen, el aprendizaje en el dispositivo representa una evolución significativa en la forma en que se implementan y utilizan los modelos de inteligencia artificial, ofreciendo soluciones más rápidas, seguras y personalizadas.
