Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Algoritmos de Agregación Federada
Métodos matemáticos para combinar los pesos de los modelos locales en un modelo global único
Comunicación y Optimización de Red
Técnicas para minimizar el ancho de banda y optimizar los intercambios entre servidor y clientes
Seguridad y Ataques Adversariales
Protección contra amenazas como el envenenamiento de datos y la inversión de modelos
Gestión de la Heterogeneidad
Tratamiento de variaciones en potencia de cálculo, distribución de datos y conectividad
Apprentissage Fédéré Non-IID
Gestion des données non identiquement distribuées à travers les différents clients
Personalización de Modelos
Adaptación de los modelos globales a las preferencias específicas de cada usuario
Convergencia y Optimización
Técnicas para acelerar la convergencia y garantizar la estabilidad del entrenamiento distribuido
Agregación Segura
Protocolos criptográficos para proteger los gradientes durante su transmisión
Framework e Implementaciones
Herramientas de software y bibliotecas para implementar sistemas de aprendizaje federado
Detección de Clientes Maliciosos
Algoritmos para identificar y aislar participantes con comportamiento anormal
Aprendizaje Federado por Refuerzo
Aplicación de los principios del aprendizaje por refuerzo en un contexto federado
Split Learning
Variante donde el modelo se divide entre cliente y servidor para reducir la comunicación
Métricas de Evaluación Federada
Indicadores específicos para medir el rendimiento y la equidad de los modelos federados
Aprendizaje Federado Asincrónico
Enfoques donde los clientes actualizan el modelo global sin sincronización estricta
Compresión de Modelos
Técnicas para reducir el tamaño de los modelos antes de la transmisión en entorno federado