El Aprendizaje Federado Horizontal es una técnica de aprendizaje automático que permite entrenar modelos de inteligencia artificial de forma distribuida y colaborativa, sin la necesidad de compartir los datos de entrenamiento. En lugar de transferir datos, cada participante entrena su modelo de forma local y luego envía sus parámetros al servidor central, donde se combinan para formar un modelo global más preciso.
Este enfoque de aprendizaje automático es especialmente útil en situaciones en las que los datos están altamente descentralizados, como en el caso de dispositivos móviles o sensores IoT. El Aprendizaje Federado Horizontal permite que los dispositivos locales participen en el proceso de entrenamiento del modelo, sin tener que compartir sus datos personales con terceros. En cambio, el modelo se entrena en el dispositivo local y los parámetros se envían de forma segura al servidor central.
El Aprendizaje Federado Horizontal también ofrece beneficios en términos de privacidad y seguridad de datos. Al no compartir los datos de entrenamiento, se minimiza el riesgo de exposición de datos personales sensibles. Además, al entrenar el modelo en dispositivos locales, se reduce la cantidad de datos que se transfieren a través de la red, lo que mejora la eficiencia y la seguridad de la transferencia de datos.
Otro beneficio del Aprendizaje Federado Horizontal es su capacidad para entrenar modelos más precisos. Al combinar los parámetros de múltiples dispositivos, se obtiene un modelo global más preciso que se adapta a una variedad más amplia de datos de entrenamiento. Además, el uso de modelos más precisos puede llevar a una mejor toma de decisiones y a una mayor eficiencia en las aplicaciones de inteligencia artificial.
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