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La privacidad de los datos es uno de los retos más importantes a los que se enfrenta la
inteligencia artificial. Para construir modelos, muchas veces es necesario tener acceso a
todos los datos, y en el caso de datos especialmente sensibles, implican numerosas
cuestiones éticas. El aprendizaje federado nace para ofrecer una alternativa viable: la
construcción de modelos a gran escala utilizando muchos modelos pequeños, cada uno
entrenado en conjuntos pequeños de datos. De esta forma, cada modelo pequeño sólo
utiliza los datos a los que tiene acceso, y el gran modelo solo tiene acceso a los parámetros
de estos modelos entrenados, y nunca a sus datos. En este episodio hablamos de
aprendizaje federado con Nuria Rodriguez Barroso, doctoranda del Instituto Andaluz de
Inteligencia Artificial - DaSCI-.
Enlaces:
- https://www-inst.eecs.berkeley.edu/~cs162/fa12/hand-outs/Original_Byzantine.pdf
inteligencia artificial. Para construir modelos, muchas veces es necesario tener acceso a
todos los datos, y en el caso de datos especialmente sensibles, implican numerosas
cuestiones éticas. El aprendizaje federado nace para ofrecer una alternativa viable: la
construcción de modelos a gran escala utilizando muchos modelos pequeños, cada uno
entrenado en conjuntos pequeños de datos. De esta forma, cada modelo pequeño sólo
utiliza los datos a los que tiene acceso, y el gran modelo solo tiene acceso a los parámetros
de estos modelos entrenados, y nunca a sus datos. En este episodio hablamos de
aprendizaje federado con Nuria Rodriguez Barroso, doctoranda del Instituto Andaluz de
Inteligencia Artificial - DaSCI-.
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- https://www-inst.eecs.berkeley.edu/~cs162/fa12/hand-outs/Original_Byzantine.pdf
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