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Glosario IA

El diccionario completo de la Inteligencia Artificial

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Partición de Datos Locales

División de los datos de entrenamiento entre diferentes clientes sin superposición ni centralización. Esta partición descentralizada constituye la base del Aprendizaje Federado y plantea desafíos únicos relacionados con la no-IID y la heterogeneidad de los datos.

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FL entre Silos

Variante del Aprendizaje Federado que involucra a un pequeño número de clientes institucionales confiables como hospitales o bancos. Este enfoque facilita la colaboración entre organizaciones respetando las restricciones regulatorias y la confidencialidad de los datos.

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FL entre Dispositivos

Tipo de Aprendizaje Federado desplegado en millones de dispositivos personales como teléfonos inteligentes con conectividad intermitente. Esta configuración presenta desafíos específicos relacionados con la escala, la latencia y la disponibilidad de los clientes.

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Aprendizaje Federado Heterogéneo

Marco de aprendizaje que tiene en cuenta las variaciones significativas entre clientes en términos de distribución de datos, potencia de cálculo y conectividad de red. La heterogeneidad es uno de los principales desafíos en la implementación real del Aprendizaje Federado.

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Actualización del Modelo

Conjunto de modificaciones de los parámetros del modelo calculadas localmente por un cliente después de una o varias épocas de entrenamiento. Estas actualizaciones se transmiten posteriormente al servidor de agregación para contribuir a la mejora del modelo global.

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Preservación de la Privacidad

Objetivo fundamental del Aprendizaje Federado que busca evitar la exposición de los datos de entrenamiento brutos de los clientes. La preservación de la privacidad combina técnicas criptográficas, estadísticas y arquitectónicas para asegurar la información sensible.

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FL Robusto a Bizantinos

Variante del Aprendizaje Federado resistente a clientes maliciosos o defectuosos que envían actualizaciones incorrectas. La robustez bizantina garantiza la convergencia correcta del modelo a pesar de la presencia de adversarios en el sistema.

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