Descripción: El promedio federado es un algoritmo clave en el ámbito del aprendizaje federado, una técnica de inteligencia artificial que permite entrenar modelos de machine learning de manera descentralizada. En lugar de centralizar los datos en un único servidor, el aprendizaje federado permite que los modelos se entrenen localmente en dispositivos de los usuarios, como teléfonos inteligentes o computadoras, y luego se envían solo las actualizaciones del modelo a un servidor central. El promedio federado se encarga de combinar estas actualizaciones, promediando los parámetros del modelo de cada cliente para crear un modelo global que refleje el conocimiento colectivo sin comprometer la privacidad de los datos individuales. Este enfoque no solo mejora la privacidad y la seguridad de los datos, sino que también reduce la necesidad de grandes volúmenes de datos centralizados, lo que puede ser costoso y complicado de gestionar. Además, el promedio federado permite que los modelos se adapten a las particularidades de los datos locales, mejorando así su rendimiento en diversas aplicaciones. En resumen, el promedio federado es fundamental para el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial más seguros y eficientes, que respetan la privacidad del usuario mientras aprovechan el poder del aprendizaje colaborativo.
Historia: El concepto de aprendizaje federado fue introducido por primera vez por Google en 2017, como una forma de entrenar modelos de machine learning sin necesidad de centralizar los datos de los usuarios. Desde entonces, el promedio federado ha evolucionado como una técnica central en este campo, permitiendo la creación de modelos más robustos y respetuosos con la privacidad.
Usos: El promedio federado se utiliza principalmente en aplicaciones donde la privacidad de los datos es crucial, como en la salud, donde los datos de pacientes no pueden ser compartidos. También se aplica en la mejora de modelos de predicción en dispositivos móviles, donde se entrena el modelo localmente y se envían solo las actualizaciones al servidor.
Ejemplos: Un ejemplo de uso del promedio federado es en la predicción de texto en dispositivos móviles, donde el modelo se entrena en el dispositivo del usuario y se envían las actualizaciones al servidor para mejorar el modelo global. Otro ejemplo es en el sector de la salud, donde se pueden entrenar modelos de diagnóstico sin compartir datos sensibles de los pacientes.
