Descripción: El Marco de Aprendizaje Conjunto es un enfoque estructurado que permite la implementación del aprendizaje conjunto en entornos federados. Este marco se basa en la idea de que múltiples entidades, como organizaciones o dispositivos, pueden colaborar para entrenar modelos de aprendizaje automático sin necesidad de compartir datos sensibles o privados. En lugar de centralizar los datos, cada participante entrena un modelo localmente y solo comparte los parámetros o actualizaciones del modelo con un servidor central. Esto no solo preserva la privacidad de los datos, sino que también permite que el modelo se beneficie de una mayor diversidad de datos, lo que puede mejorar su rendimiento y robustez. Las características principales del Marco de Aprendizaje Conjunto incluyen la descentralización, la privacidad de los datos, la eficiencia en el uso de recursos y la capacidad de adaptarse a diferentes entornos y requisitos. Este enfoque es especialmente relevante en un mundo donde la protección de datos es crucial y donde las organizaciones buscan formas de colaborar sin comprometer la seguridad de la información. En resumen, el Marco de Aprendizaje Conjunto representa una evolución significativa en la forma en que se aborda el aprendizaje automático, permitiendo una colaboración efectiva y segura entre múltiples partes interesadas.
