Descripción: La retroalimentación local en el contexto del aprendizaje federado se refiere a la información y los datos que se generan y procesan en un dispositivo o nodo específico, con el objetivo de mejorar el entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial. Este enfoque permite que los modelos aprendan de los datos sin necesidad de centralizarlos, lo que significa que la información sensible o privada permanece en el dispositivo del usuario. La retroalimentación local es crucial para mantener la privacidad y la seguridad de los datos, ya que evita la transferencia de información personal a servidores centrales. Además, este método permite que los modelos se adapten a las particularidades de los datos locales, mejorando así su precisión y efectividad en tareas específicas. En un entorno de aprendizaje federado, cada dispositivo contribuye al entrenamiento del modelo global mediante la actualización de parámetros basados en su propia retroalimentación local, lo que resulta en un modelo más robusto y generalizable. Este enfoque no solo optimiza el rendimiento del modelo, sino que también reduce la latencia y el uso de ancho de banda, ya que minimiza la necesidad de enviar grandes volúmenes de datos a través de la red.
Historia: La retroalimentación local se ha desarrollado en el contexto del aprendizaje federado, que comenzó a ganar atención en la década de 2010. Uno de los hitos importantes fue el trabajo de Google en 2017, donde se presentó el concepto de aprendizaje federado como una forma de entrenar modelos de aprendizaje automático utilizando datos distribuidos en dispositivos móviles sin comprometer la privacidad del usuario. Desde entonces, la retroalimentación local ha evolucionado como un componente esencial de este enfoque, permitiendo que los modelos se beneficien de la diversidad de datos sin necesidad de centralizarlos.
Usos: La retroalimentación local se utiliza principalmente en aplicaciones de aprendizaje automático donde la privacidad de los datos es crítica, como en el sector de la salud, donde los datos de pacientes no pueden ser compartidos. También se aplica en dispositivos móviles para mejorar la personalización de aplicaciones sin comprometer la información del usuario. Además, se utiliza en sistemas de recomendación y en la mejora de modelos de lenguaje natural, donde se requiere un aprendizaje continuo a partir de interacciones locales.
Ejemplos: Un ejemplo de retroalimentación local se puede observar en el aprendizaje federado de modelos de predicción de texto en dispositivos móviles, donde el modelo se entrena utilizando las entradas de texto del usuario sin enviar esos datos a un servidor. Otro caso es el uso de retroalimentación local en aplicaciones de salud, donde los dispositivos recopilan datos de salud de los usuarios y ajustan los modelos de predicción de enfermedades sin compartir información sensible.
