¿Qué es Federated Learning?

Federated Learning es un enfoque de machine learning descentralizado en el que un modelo se entrena en múltiples dispositivos o servidores distribuidos, sin necesidad de intercambiar los datos de entrenamiento entre ellos.

En lugar de centralizar los datos, cada dispositivo entrena el modelo localmente y solo comparte los parámetros del modelo (como los gradientes) con un servidor central que los combina para crear un modelo global. Esta técnica es especialmente útil para preservar la privacidad de los datos, como en aplicaciones móviles o en entornos sensibles donde los datos no pueden ser compartidos directamente.

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