Descripción: El Modelo Unificado en el contexto del Aprendizaje Federado se refiere a un enfoque que integra diversas técnicas y metodologías en un marco cohesivo para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial. Este modelo permite que múltiples entidades colaboren en el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático sin necesidad de compartir datos sensibles, lo que es crucial en entornos donde la privacidad y la seguridad de la información son primordiales. Al combinar diferentes enfoques, el Modelo Unificado busca optimizar el rendimiento del aprendizaje al aprovechar la diversidad de datos y experiencias de múltiples fuentes. Este enfoque no solo mejora la precisión de los modelos, sino que también fomenta la colaboración entre organizaciones, permitiendo que cada participante contribuya con su conocimiento y recursos sin comprometer la confidencialidad de sus datos. En resumen, el Modelo Unificado es una estrategia innovadora que promueve la sinergia en el aprendizaje automático, facilitando la creación de modelos más robustos y efectivos a través de la colaboración descentralizada.
