Descripción: El ‘Consenso Conjunto’ es un método que permite alcanzar un acuerdo entre múltiples partes en un marco de aprendizaje federado. Este enfoque es fundamental en entornos donde los datos están distribuidos en diferentes dispositivos o servidores, y donde la privacidad y la seguridad son primordiales. A diferencia de los métodos tradicionales de aprendizaje automático, que requieren centralizar los datos en un solo lugar, el aprendizaje federado permite que los modelos se entrenen localmente en cada dispositivo, utilizando solo los datos disponibles en ese dispositivo. El ‘Consenso Conjunto’ se encarga de combinar los resultados de estos entrenamientos locales para crear un modelo global que refleje el conocimiento adquirido de todos los participantes. Este proceso no solo mejora la eficiencia del aprendizaje, sino que también minimiza el riesgo de exposición de datos sensibles, ya que los datos nunca abandonan sus ubicaciones originales. Las características principales del ‘Consenso Conjunto’ incluyen su capacidad para manejar la heterogeneidad de los datos, su resistencia a fallos y su escalabilidad, lo que lo convierte en una herramienta valiosa en diversas aplicaciones tecnológicas. En resumen, el ‘Consenso Conjunto’ es un componente esencial del aprendizaje federado, facilitando la colaboración entre múltiples entidades mientras se protege la privacidad de los datos.
