El Federated Machine Learning es una técnica de aprendizaje automático que permite entrenar algoritmos de manera distribuida, utilizando datos almacenados en múltiples dispositivos o servidores. A diferencia del aprendizaje automático tradicional, donde los datos se centralizan en un solo lugar para el entrenamiento, el Federated Machine Learning lleva el modelo de aprendizaje a los datos, no los datos al modelo. Esto significa que el modelo se entrena en varios nodos, cada uno con su propio subconjunto de datos, y luego los resultados de estos entrenamientos individuales se combinan para crear un modelo global. Esta metodología ofrece ventajas significativas en términos de privacidad y seguridad, ya que los datos sensibles no necesitan transferirse ni centralizarse, reduciendo el riesgo de exposición de datos. Además, puede ser más eficiente en términos de uso de ancho de banda y recursos, ya que evita la necesidad de transferir grandes volúmenes de datos.
El Federated Machine Learning es una técnica de aprendizaje automático que permite entrenar algoritmos de manera distribuida, utilizando datos almacenados en múltiples dispositivos o servidores. A diferencia del aprendizaje automático tradicional, donde los datos se centralizan en un solo lugar para el entrenamiento, el Federated Machine Learning lleva el modelo de aprendizaje a los datos, no los datos al modelo. Esto significa que el modelo se entrena en varios nodos, cada uno con su propio subconjunto de datos, y luego los resultados de estos entrenamientos individuales se combinan para crear un modelo global. Esta metodología ofrece ventajas significativas en términos de privacidad y seguridad, ya que los datos sensibles no necesitan transferirse ni centralizarse, reduciendo el riesgo de exposición de datos. Además, puede ser más eficiente en términos de uso de ancho de banda y recursos, ya que evita la necesidad de transferir grandes volúmenes de datos.
El Federated Machine Learning se utiliza comúnmente en aplicaciones y sectores donde la privacidad y seguridad de los datos son críticas, y donde los datos están naturalmente distribuidos entre múltiples usuarios o dispositivos. Por ejemplo, en el sector de la salud, permite analizar datos de pacientes de varios hospitales para mejorar los modelos de diagnóstico sin compartir la información sensible de los pacientes. En el ámbito de los dispositivos móviles, se usa para personalizar experiencias de usuario, como en la mejora de los teclados predictivos, donde aprende de la forma de escribir de cada usuario sin necesidad de enviar sus textos a un servidor central. Además, en la industria financiera, ayuda a detectar fraudes analizando transacciones en diferentes ubicaciones sin comprometer la privacidad del cliente. Su aplicación también se extiende a sectores como el automotriz, para el desarrollo de sistemas autónomos, y en la Internet de las Cosas (IoT), donde facilita el procesamiento de datos desde múltiples dispositivos conectados.
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