Descripción: El ‘Entrenamiento Local’ en el contexto del Aprendizaje Federado se refiere a la práctica de entrenar modelos de aprendizaje automático utilizando datos que residen en dispositivos locales, como teléfonos inteligentes o computadoras personales, en lugar de centralizar esos datos en un servidor. Este enfoque permite que los modelos aprendan de la información disponible en cada dispositivo sin necesidad de transferir los datos a un servidor central, lo que ayuda a preservar la privacidad y la seguridad de la información del usuario. Durante el proceso de entrenamiento local, el modelo se ajusta utilizando los datos específicos de cada dispositivo, y solo se envían los parámetros actualizados al servidor central, donde se combinan con los parámetros de otros dispositivos para mejorar el modelo global. Esta metodología no solo reduce la necesidad de grandes volúmenes de datos que se envían a través de la red, sino que también minimiza el riesgo de exposición de datos sensibles. El entrenamiento local es especialmente relevante en aplicaciones donde la privacidad es crucial, como en salud, finanzas y servicios personalizados, ya que permite a las organizaciones beneficiarse de los datos sin comprometer la confidencialidad del usuario.
