Descripción: El ‘Consenso Local’ se refiere a un acuerdo alcanzado entre modelos de aprendizaje que operan de manera descentralizada, antes de que se envíen sus actualizaciones a un servidor central. Este enfoque es fundamental en el contexto del aprendizaje federado, donde múltiples dispositivos o nodos colaboran para entrenar un modelo de inteligencia artificial sin necesidad de compartir datos sensibles. En lugar de centralizar la información, cada nodo entrena su propio modelo localmente utilizando sus datos, y luego, en lugar de enviar los datos en sí, envía solo las actualizaciones del modelo. Este proceso permite que los modelos locales lleguen a un consenso sobre los parámetros del modelo global, lo que resulta en un modelo más robusto y generalizado. Las características principales del consenso local incluyen la preservación de la privacidad de los datos, la reducción del ancho de banda necesario para la comunicación y la mejora de la eficiencia del entrenamiento del modelo. Además, este enfoque es especialmente relevante en aplicaciones donde la privacidad y la seguridad de los datos son críticas. En resumen, el consenso local es un componente clave en el aprendizaje federado, permitiendo la colaboración entre múltiples entidades sin comprometer la privacidad de los datos individuales.
