Federated Learning

Es un modelo de aprendizaje colaborativo donde el modelo de inteligencia artificial se entrena en dispositivos locales, como teléfonos móviles o dispositivos IoT, en lugar de enviar datos a un servidor centralizado. En lugar de entrenar el modelo con datos centralizados, se envían algoritmos de aprendizaje al dispositivo, donde se entrena el modelo localmente. Luego, los modelos locales se combinan para crear un modelo global actualizado. Este enfoque permite el entrenamiento de modelos sin comprometer la privacidad de los datos, ya que los datos permanecen en el dispositivo del usuario.