Descripción: La ‘Contribución Ponderada’ en el contexto del aprendizaje federado se refiere al impacto que tienen las actualizaciones de los modelos entrenados en dispositivos individuales sobre el modelo global, ajustado por un factor de peso. Este enfoque es crucial para garantizar que las contribuciones de cada cliente se integren de manera justa y efectiva en el modelo central. La idea es que no todas las actualizaciones de los clientes tienen la misma relevancia; por ejemplo, un cliente con un conjunto de datos más grande o más representativo puede tener una mayor influencia en el modelo global que uno con menos datos. La contribución ponderada permite que el sistema tome en cuenta estas diferencias, ajustando las actualizaciones de cada cliente según su peso relativo. Esto no solo mejora la precisión del modelo global, sino que también ayuda a mitigar problemas como el sesgo en los datos, ya que se asegura que las actualizaciones de clientes con datos menos representativos no distorsionen el modelo. En resumen, la contribución ponderada es un componente esencial del aprendizaje federado, ya que optimiza la forma en que se combinan las aportaciones de múltiples fuentes, garantizando un modelo más robusto y equitativo.
