Descripción: El aprendizaje sincrónico es un enfoque dentro del aprendizaje federado que permite a múltiples clientes actualizar sus modelos de manera simultánea durante cada ronda de entrenamiento. Este método se caracteriza por su capacidad para coordinar el aprendizaje de varios dispositivos o nodos, asegurando que todos participen en el proceso de entrenamiento al mismo tiempo. Esto contrasta con el aprendizaje asincrónico, donde los modelos se actualizan de forma independiente y en diferentes momentos. La sincronización en el aprendizaje sincrónico es crucial para mantener la coherencia y la integridad de los modelos, ya que permite que todos los participantes contribuyan con sus datos y experiencias en un marco temporal común. Este enfoque es especialmente relevante en entornos donde la privacidad y la seguridad de los datos son primordiales, ya que permite a los dispositivos entrenar modelos sin necesidad de compartir datos sensibles. Además, el aprendizaje sincrónico puede mejorar la eficiencia del proceso de entrenamiento, ya que permite una convergencia más rápida de los modelos al aprovechar la información de todos los clientes de manera simultánea. En resumen, el aprendizaje sincrónico es una técnica poderosa que combina la colaboración de múltiples fuentes de datos con la necesidad de mantener la privacidad y la seguridad, lo que lo convierte en una herramienta valiosa en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
