Descripción: El marco de aprendizaje federado es una arquitectura que permite el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático de manera colaborativa, sin necesidad de centralizar los datos en un único servidor. Este enfoque se basa en la idea de que múltiples dispositivos o entidades pueden contribuir al aprendizaje de un modelo compartido, mientras mantienen la privacidad de sus datos. En lugar de enviar datos sensibles a un servidor central, cada participante entrena un modelo localmente y solo comparte los parámetros del modelo, como los pesos y sesgos, que se actualizan en un servidor central. Este método no solo mejora la privacidad y la seguridad de los datos, sino que también reduce la latencia y el ancho de banda necesario para transferir grandes volúmenes de datos. Las características principales del marco de aprendizaje federado incluyen la descentralización, la preservación de la privacidad, la eficiencia en el uso de recursos y la capacidad de adaptarse a diferentes entornos y dispositivos. Su relevancia ha crecido en un mundo donde la protección de datos es crucial, especialmente en sectores como la salud, la banca y la tecnología, donde los datos personales son extremadamente sensibles y deben ser manejados con cuidado.
Historia: El concepto de aprendizaje federado fue introducido por primera vez por Google en 2017, en un artículo que describía cómo se podía entrenar modelos de aprendizaje automático en dispositivos móviles sin comprometer la privacidad de los usuarios. Desde entonces, ha evolucionado y se ha adoptado en diversas aplicaciones, especialmente en el ámbito de la inteligencia artificial y la privacidad de datos.
Usos: El aprendizaje federado se utiliza principalmente en aplicaciones donde la privacidad de los datos es fundamental, como en la salud, donde los datos de pacientes no pueden ser compartidos. También se aplica en el sector financiero para mejorar modelos de detección de fraudes sin exponer datos sensibles. Además, se utiliza en dispositivos móviles y otras plataformas para personalizar experiencias de usuario sin comprometer la información personal.
Ejemplos: Un ejemplo de aprendizaje federado es el sistema de predicción de texto de Google, que mejora su modelo de escritura predictiva utilizando datos de los dispositivos de los usuarios sin acceder a su información personal. Otro caso es el uso de aprendizaje federado en aplicaciones de salud, donde los hospitales pueden colaborar en la mejora de diagnósticos sin compartir datos de pacientes.
