Descripción: El ‘Modelo Local’ se refiere a un enfoque en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial (IA) que se centra en un subconjunto específico de datos, permitiendo que las predicciones sean más relevantes y precisas para un contexto particular. Este modelo se entrena utilizando datos que son representativos de una región o grupo específico, lo que facilita la adaptación a las características únicas de esos datos. Una de las características principales del modelo local es su capacidad para ofrecer interpretaciones más claras y comprensibles, lo que se alinea con los principios de la IA explicable. Al centrarse en un conjunto de datos limitado, el modelo puede identificar patrones y relaciones que son más significativos para el contexto local, mejorando así la calidad de las predicciones. Además, este enfoque también puede ser fundamental en el aprendizaje federado, donde múltiples dispositivos o entidades colaboran para entrenar un modelo sin compartir datos sensibles, preservando la privacidad y la seguridad. En resumen, el modelo local es una herramienta poderosa que permite a los sistemas de IA ser más específicos y relevantes, al tiempo que promueve la transparencia y la colaboración en el aprendizaje automático.
