Descripción: La ‘Operación de Unión’ en el contexto del aprendizaje federado se refiere a un proceso que combina datos provenientes de diversas fuentes sin necesidad de centralizarlos. Este enfoque permite a múltiples entidades colaborar en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, preservando la privacidad de los datos individuales. En lugar de enviar datos a un servidor central, cada participante entrena un modelo localmente y solo comparte los parámetros o actualizaciones del modelo, lo que minimiza el riesgo de exposición de información sensible. Esta operación es fundamental para el aprendizaje federado, ya que permite la creación de modelos más robustos y generalizables al aprovechar la diversidad de datos de diferentes fuentes. Además, la ‘Operación de Unión’ facilita la integración de conocimientos y experiencias de múltiples organizaciones, lo que puede resultar en mejoras significativas en la precisión y efectividad de los modelos. En un mundo donde la privacidad y la seguridad de los datos son cada vez más críticos, este enfoque se presenta como una solución innovadora que combina la colaboración y la protección de la información, permitiendo a las organizaciones beneficiarse de la inteligencia colectiva sin comprometer la confidencialidad de sus datos.
