Descripción: La Evaluación Conjunta es un proceso fundamental en el ámbito del aprendizaje federado, que se refiere a la evaluación del rendimiento de un modelo de aprendizaje automático utilizando datos provenientes de múltiples fuentes. A diferencia de los enfoques tradicionales, donde los datos se centralizan en un único servidor, el aprendizaje federado permite que los modelos se entrenen localmente en dispositivos o servidores distribuidos, preservando la privacidad de los datos. La Evaluación Conjunta se lleva a cabo al final de un ciclo de entrenamiento, donde se recopilan métricas de rendimiento de los modelos entrenados en cada fuente de datos. Este proceso no solo asegura que el modelo generalizado sea robusto y efectivo, sino que también permite identificar posibles sesgos o deficiencias en el aprendizaje. Las características principales de la Evaluación Conjunta incluyen la capacidad de manejar datos heterogéneos, la preservación de la privacidad y la mejora continua del modelo a través de la retroalimentación de múltiples fuentes. Su relevancia radica en la creciente necesidad de soluciones de inteligencia artificial que respeten la privacidad y la seguridad de los datos, especialmente en sectores como la salud, finanzas y telecomunicaciones, donde la información sensible es común. En resumen, la Evaluación Conjunta es un componente esencial que garantiza la efectividad y la ética en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático en entornos distribuidos.
