Descripción: La ‘Privacidad Conjunta’ es un concepto fundamental en el ámbito del aprendizaje federado, que se centra en la protección de la privacidad de los datos de múltiples participantes durante el proceso de entrenamiento de modelos de inteligencia artificial. Este enfoque permite que los datos permanezcan en los dispositivos locales de los usuarios, evitando la necesidad de centralizarlos en un servidor. La ‘Privacidad Conjunta’ se basa en la idea de que, aunque los datos individuales no se comparten, se pueden extraer patrones y conocimientos útiles a partir de la colaboración entre diferentes entidades. Este método no solo protege la información sensible de los usuarios, sino que también fomenta la cooperación entre organizaciones, permitiendo que cada una contribuya al desarrollo de modelos más robustos y precisos sin comprometer la seguridad de sus datos. Las características principales de la ‘Privacidad Conjunta’ incluyen la anonimización de datos, el uso de algoritmos de aprendizaje que preservan la privacidad y la implementación de técnicas de encriptación. Su relevancia radica en la creciente preocupación por la privacidad de los datos en un mundo cada vez más digitalizado, donde las violaciones de datos son comunes y las regulaciones sobre la protección de la información son más estrictas. En resumen, la ‘Privacidad Conjunta’ es un enfoque innovador que permite el aprendizaje colaborativo sin sacrificar la privacidad de los participantes, convirtiéndose en un componente esencial del aprendizaje federado.
