Aprendizaje Federado
El Aprendizaje Federado es una técnica colaborativa de aprendizaje automático en la que múltiples dispositivos entrenan un modelo compartido manteniendo los datos de entrenamiento localizados. Este enfoque mejora la privacidad, reduce la latencia y permite una IA escalable en millones de dispositivos sin compartir datos sin procesar.
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