Descripción: El aprendizaje federado es un enfoque de aprendizaje automático que permite entrenar algoritmos en múltiples dispositivos descentralizados que tienen muestras de datos locales. Este método se basa en la premisa de que los datos pueden permanecer en sus ubicaciones originales, lo que ayuda a preservar la privacidad y la seguridad de la información sensible. En lugar de centralizar los datos en un servidor, el aprendizaje federado permite que los modelos se entrenen localmente en cada dispositivo, y solo se envían los parámetros del modelo actualizado a un servidor central. Esto no solo reduce la necesidad de transferir grandes volúmenes de datos, sino que también mejora la eficiencia del proceso de entrenamiento, ya que se aprovechan los recursos de computación distribuidos. Además, el aprendizaje federado es especialmente relevante en contextos donde la privacidad es crucial, como en aplicaciones de salud, finanzas y dispositivos conectados. Este enfoque también permite que los modelos se adapten a las particularidades de los datos locales, lo que puede resultar en un rendimiento mejorado en comparación con los modelos entrenados en conjuntos de datos centralizados. En resumen, el aprendizaje federado representa una evolución significativa en el campo del aprendizaje automático, ofreciendo un equilibrio entre la efectividad del modelo y la protección de la privacidad de los datos.
Historia: El concepto de aprendizaje federado fue introducido por primera vez por investigadores de Google en 2016, con el objetivo de permitir el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático en dispositivos móviles sin comprometer la privacidad de los usuarios. Desde entonces, ha evolucionado y se ha adoptado en diversas aplicaciones, especialmente en el ámbito de la inteligencia artificial y el procesamiento de datos sensibles.
Usos: El aprendizaje federado se utiliza principalmente en aplicaciones donde la privacidad de los datos es fundamental, como en el sector de la salud, donde los datos de pacientes no pueden ser compartidos. También se aplica en el desarrollo de modelos de lenguaje en dispositivos móviles, permitiendo que los modelos se adapten a las preferencias del usuario sin enviar datos personales a servidores centrales.
Ejemplos: Un ejemplo de aprendizaje federado es el sistema de predicción de texto de Google, que mejora su rendimiento al aprender de los patrones de escritura de los usuarios sin almacenar sus datos. Otro caso es el uso en dispositivos de salud que recopilan datos de pacientes y entrenan modelos para detectar enfermedades sin comprometer la privacidad del paciente.
