Descripción: El Marco de Aprendizaje en el contexto del Aprendizaje Federado se refiere a un enfoque estructurado que proporciona directrices y principios para implementar algoritmos de aprendizaje automático de manera colaborativa y descentralizada. Este marco permite que múltiples entidades, como dispositivos o instituciones, colaboren en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial sin necesidad de compartir datos sensibles o privados. En lugar de centralizar la información, el aprendizaje federado permite que los datos permanezcan en su ubicación original, lo que mejora la privacidad y la seguridad. Este enfoque es especialmente relevante en un mundo donde la protección de datos es crucial, ya que permite a las organizaciones beneficiarse del aprendizaje automático sin comprometer la confidencialidad de la información. Las características principales del marco incluyen la capacidad de manejar datos heterogéneos, la optimización de modelos a través de la agregación de actualizaciones locales y la reducción de la latencia al evitar la transferencia de grandes volúmenes de datos. En resumen, el Marco de Aprendizaje en el Aprendizaje Federado es una solución innovadora que promueve la colaboración y la eficiencia en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, al tiempo que respeta la privacidad de los datos.
Historia: El concepto de Aprendizaje Federado fue introducido por primera vez en 2016 por investigadores de Google, quienes publicaron un artículo titulado ‘Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data’. Desde entonces, ha evolucionado y se ha convertido en un área de investigación activa, con múltiples contribuciones académicas y aplicaciones prácticas en diversas industrias.
Usos: El Aprendizaje Federado se utiliza en diversas aplicaciones, como la mejora de modelos de predicción en dispositivos móviles, donde los datos de los usuarios no se comparten directamente. También se aplica en el sector de la salud para entrenar modelos de diagnóstico sin comprometer la privacidad de los pacientes, así como en la industria financiera para detectar fraudes sin revelar información sensible.
Ejemplos: Un ejemplo práctico 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 la información personal. Otro caso es el uso en hospitales para entrenar modelos de IA que ayudan en el diagnóstico de enfermedades a partir de datos clínicos distribuidos entre diferentes instituciones.
