¿Qué es el Machine Learning Federado?

El Machine Learning Federado (Federated Learning en inglés) es un enfoque en el campo del aprendizaje automático en el que un modelo se entrena a través de múltiples dispositivos o servidores manteniendo los datos en su ubicación original. A diferencia del aprendizaje automático tradicional, donde es necesario centralizar todos los datos en un solo lugar para entrenar un modelo, el aprendizaje federado permite entrenar modelos de manera descentralizada.

Veamos cómo funciona en términos generales:

1. Inicialización: Se inicializa un modelo en un servidor central y luego se envía a todos los dispositivos participantes.
2. Entrenamiento Local: Cada dispositivo entrena el modelo con sus propios datos localmente.
3. Comunicación: Después del entrenamiento local, cada dispositivo envía solo las actualizaciones del modelo (por ejemplo, los cambios en los pesos) al servidor central, en lugar de enviar los datos brutos.
4. Actualización Central: El servidor central combina (agrega) todas las actualizaciones de los dispositivos para mejorar el modelo global.
5. Iteración: El modelo actualizado se envía nuevamente a todos los dispositivos para otra ronda de entrenamiento local y el proceso se repite hasta que el modelo converja o alcance el rendimiento deseado.

Hay varios beneficios asociados con el aprendizaje federado:

• Privacidad y Seguridad: Dado que los datos nunca abandonan su dispositivo o ubicación original, es más difícil que se produzcan filtraciones o que se comprometa la privacidad. Es especialmente útil en aplicaciones donde la privacidad de los datos es crítica, como en la atención médica o las finanzas.
• Eficiencia en el Uso de Datos: Los dispositivos, como los teléfonos móviles, pueden entrenar modelos con datos recientes y personalizados sin tener que enviar esos datos al servidor, lo que puede ser más eficiente y oportuno.
• Reducción del Ancho de Banda: Al enviar solo actualizaciones del modelo en lugar de grandes cantidades de datos, se reduce la necesidad de ancho de banda.
• Descentralización: Promueve una estructura más descentralizada, donde no es necesario depender de grandes centros de datos para entrenar modelos potentes.

Sin embargo, el aprendizaje federado también presenta desafíos, como la necesidad de desarrollar algoritmos eficientes para la agregación de modelos y garantizar la robustez del modelo en condiciones de red no ideales.