Descripción: El Promediado Federado es un algoritmo clave en el ámbito del aprendizaje federado, que permite la creación de modelos de inteligencia artificial sin necesidad de centralizar los datos. En este enfoque, los modelos se entrenan localmente en dispositivos distribuidos, como teléfonos inteligentes o sensores IoT, donde los datos se generan. Cada dispositivo ajusta su modelo local utilizando sus propios datos, y luego, en lugar de enviar los datos a un servidor central, envía solo los parámetros del modelo entrenado. Estos parámetros se promedian en el servidor para crear un modelo global que refleja el conocimiento acumulado de todos los dispositivos participantes. Este método no solo preserva la privacidad de los datos, sino que también reduce la latencia y el ancho de banda necesario para la transmisión de datos. Además, el Promediado Federado permite que los modelos se adapten a las particularidades de los datos locales, mejorando así su rendimiento en tareas específicas. Este enfoque es especialmente relevante en un mundo donde la privacidad de los datos es una preocupación creciente y donde la capacidad de procesamiento en el borde (edge) se está volviendo cada vez más importante para aplicaciones en tiempo real.
Historia: El concepto de aprendizaje federado fue introducido por primera vez por Google en 2017, en un artículo que describía cómo se podía entrenar modelos de aprendizaje automático en dispositivos móviles sin comprometer la privacidad de los datos de los usuarios. Desde entonces, el Promediado Federado ha evolucionado como una técnica central en este campo, permitiendo la colaboración entre múltiples dispositivos para mejorar la precisión de los modelos sin necesidad de compartir datos sensibles.
Usos: El Promediado Federado se utiliza principalmente en aplicaciones donde la privacidad de los datos es crítica, como en el sector de la salud, donde los dispositivos médicos pueden entrenar modelos de diagnóstico sin compartir datos de pacientes. También se aplica en la mejora de modelos de predicción en diversos dispositivos, como en la personalización de recomendaciones en aplicaciones de comercio electrónico.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de Promediado Federado es el sistema de predicción de texto en diversos dispositivos, donde el modelo se entrena localmente en cada dispositivo y se actualiza en el servidor central sin enviar los datos de escritura del usuario. Otro caso es el entrenamiento de modelos de detección de fraudes en aplicaciones bancarias, donde los datos sensibles de los usuarios nunca abandonan sus dispositivos.
