Federated Learning

Los pasos principales en el proceso de aprendizaje federado son:

1. Inicialización del Modelo: Un modelo de aprendizaje automático se inicializa en un servidor central.
2. Distribución del Modelo: Este modelo inicial se distribuye a varios dispositivos o servidores participantes (clientes).
3. Entrenamiento Local: Cada cliente entrena una copia del modelo con sus datos locales. Este paso se realiza de manera independiente en cada cliente.
4. Actualización del Modelo: Los parámetros del modelo entrenado localmente se envían de vuelta al servidor central, en lugar de enviar los datos.
5. Agregación: El servidor central agrega (combina) las actualizaciones de los modelos recibidos de todos los clientes para mejorar el modelo central.
6. Iteración: Este proceso se repite durante varias rondas, con el modelo centralizado distribuyéndose nuevamente a los clientes, entrenándose localmente y agregándose las actualizaciones.