Descripción: El autoentrenamiento es un enfoque en el campo del aprendizaje automático donde un modelo se entrena utilizando sus propias predicciones como datos de entrada. Este método se basa en la idea de que un modelo puede mejorar su rendimiento iterativamente al aprender de sus errores y aciertos. En el contexto del aprendizaje federado, el autoentrenamiento se convierte en una herramienta poderosa, ya que permite a los modelos colaborar y aprender de manera descentralizada sin necesidad de compartir datos sensibles. Este enfoque es especialmente relevante en situaciones donde la privacidad y la seguridad de los datos son primordiales. A través del autoentrenamiento, los modelos pueden adaptarse a nuevas condiciones y mejorar su precisión, lo que resulta en un rendimiento más robusto y eficiente. Además, este método puede ser utilizado para abordar problemas de escasez de datos, ya que permite que un modelo genere datos adicionales a partir de sus propias predicciones, enriqueciendo así el conjunto de entrenamiento. En resumen, el autoentrenamiento es una técnica innovadora que potencia el aprendizaje automático y el aprendizaje federado, facilitando la mejora continua de los modelos a través de un ciclo de retroalimentación constante.
