Descripción: La privacidad de datos conjunta es un concepto fundamental en el ámbito del aprendizaje federado, que se refiere a la práctica de garantizar la privacidad de los datos mientras se colabora en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial. En lugar de centralizar los datos en un único servidor, el aprendizaje federado permite que los modelos se entrenen localmente en dispositivos o servidores distribuidos, utilizando datos que nunca abandonan su ubicación original. Esto significa que, aunque los modelos se actualizan y mejoran a través de la colaboración, los datos sensibles de los usuarios permanecen protegidos y no se comparten directamente. Esta metodología es especialmente relevante en un contexto donde la protección de la privacidad es crucial, como en el sector de la salud, finanzas y servicios personales. Las características principales de la privacidad de datos conjunta incluyen el uso de técnicas de encriptación, la agregación de modelos y la minimización de datos, lo que permite a las organizaciones beneficiarse de la inteligencia colectiva sin comprometer la seguridad de la información individual. En resumen, la privacidad de datos conjunta es un enfoque innovador que permite el avance de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, al tiempo que se respeta y protege la privacidad de los usuarios.
