Descripción: La compartición de datos conjunta es una práctica fundamental en el ámbito del aprendizaje federado, donde los participantes colaboran en la creación de modelos de inteligencia artificial sin necesidad de intercambiar datos en bruto. En lugar de compartir información sensible o privada, los participantes envían actualizaciones sobre los parámetros del modelo, lo que permite que cada entidad contribuya al aprendizaje del modelo global. Esta metodología no solo protege la privacidad de los datos, sino que también reduce la necesidad de transferir grandes volúmenes de información, lo que puede ser costoso y lento. La compartición de datos conjunta se basa en la premisa de que los modelos pueden ser entrenados de manera efectiva utilizando solo los parámetros, lo que permite a las organizaciones beneficiarse de la inteligencia colectiva sin comprometer la seguridad de la información. Esta técnica es especialmente relevante en sectores donde la privacidad es crítica, como la salud, las finanzas y la educación. Además, fomenta la colaboración entre diferentes entidades, permitiendo que se aprovechen los conocimientos y experiencias de múltiples fuentes, lo que resulta en modelos más robustos y precisos. En resumen, la compartición de datos conjunta es un enfoque innovador que redefine cómo se puede colaborar en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, priorizando la privacidad y la eficiencia.
