Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Personalización de Modelo
Proceso de adaptación de un modelo global genérico para que responda a las preferencias específicas y características individuales de cada usuario o dispositivo.
Ajuste Fino Local
Técnica que consiste en ajustar finamente los parámetros del modelo global en los datos locales de cada cliente después del entrenamiento federado inicial para maximizar la relevancia individual.
Meta-aprendizaje Federado
Enfoque que combina meta-aprendizaje y aprendizaje federado donde el modelo aprende a adaptarse rápidamente a nuevas tareas o preferencias específicas de cada usuario.
Agregación Ponderada
Método de fusión de las actualizaciones de modelos locales donde cada contribución es ponderada según métricas de calidad, cantidad de datos o relevancia para el usuario final.
Adaptación por Cliente
Estrategia donde cada cliente realiza ajustes personalizados del modelo recibido según sus características específicas antes o después de la agregación global.
Modelo Base Global
Arquitectura de modelo fundamental compartida entre todos los clientes, que sirve como punto de partida común para las adaptaciones personalizadas locales.
Sobreajuste Local
Fenómeno donde un modelo personalizado se adapta excesivamente a los datos específicos de un usuario, perdiendo su capacidad de generalización a nuevas entradas.
Heterogeneidad de los Datos
Variación estadística y distribucional de los datos entre diferentes clientes en un sistema federado, que requiere estrategias de personalización adaptativas.
Aprendizaje Federado con Transferencia
Combinación del aprendizaje por transferencia y el aprendizaje federado para adaptar eficientemente el conocimiento global a los contextos específicos de cada usuario.
Federado Multitarea
Extensión del aprendizaje federado donde un único modelo aprende simultáneamente múltiples tareas personalizadas para diferentes usuarios o contextos.
Aprendizaje Continuo Distribuido
Paradigma donde los modelos se adaptan continuamente a nuevos datos locales sin olvidar el conocimiento previo, manteniendo la coherencia global.
Clustering Federado
Técnica de agrupamiento de clientes en clusters basados en similitudes de datos o preferencias para optimizar la personalización de modelos por grupo.
Arquitectura Mixta
Combinación de múltiples enfoques de personalización (fine-tuning, meta-learning, etc.) en un sistema federado para optimizar la adaptación a necesidades individuales.
Optimización Local-Global
Proceso iterativo de equilibrio entre la mejora del rendimiento local personalizado y el mantenimiento de la coherencia y rendimiento global del modelo federado.