Aprendizaje federado es una técnica avanzada en inteligencia artificial.
Permite entrenar modelos de aprendizaje automático.
En múltiples dispositivos o servidores de manera colaborativa.
Sin necesidad de compartir los datos entre ellos.
En lugar de centralizar todos los datos en un servidor único.
El aprendizaje federado distribuye el proceso de entrenamiento.
Entre distintos dispositivos como teléfonos, computadoras o servidores locales.
Que tienen datos relevantes para el modelo.
Esta estrategia es especialmente útil.
Cuando la privacidad y la seguridad de los datos son prioritarias.
Como en aplicaciones de salud, finanzas y dispositivos móviles.
¿Qué es el Aprendizaje Federado?
El aprendizaje federado fue desarrollado inicialmente por Google.
Para mejorar la privacidad y reducir la necesidad de mover grandes volúmenes de datos.
Hacia centros de procesamiento centralizados.
La idea principal es que cada dispositivo colabore en el entrenamiento del modelo.
Enviando solo los parámetros actualizados del modelo.
Como los gradientes en lugar de los datos en sí.
Un servidor central recibe estos parámetros.
Los combina para actualizar el modelo general.
Logrando una mejora continua sin comprometer la privacidad de los datos individuales.
Funcionamiento del Aprendizaje Federado
El proceso básico de aprendizaje federado consta de los siguientes pasos.
Inicialización del modelo
Un modelo base se inicializa en un servidor central.
Luego se distribuye a los dispositivos participantes.
Entrenamiento local
Cada dispositivo utiliza su propio conjunto de datos para entrenar el modelo.
Ajustando los parámetros como pesos y sesgos en una red neuronal.
En función de sus datos locales.
Envío de parámetros actualizados
Los dispositivos envían solo los parámetros ajustados.
En vez de los datos brutos al servidor central.
Estos parámetros incluyen gradientes.
Pesos que reflejan el aprendizaje adquirido en los datos locales.
Agregación en el servidor central
El servidor central recopila los parámetros de todos los dispositivos y los combina.
Utilizando métodos como el promedio ponderado.
Para actualizar el modelo global.
Actualización y distribución del modelo
El modelo global actualizado se envía nuevamente a los dispositivos.
Para que el ciclo de entrenamiento local vuelva a comenzar.
Esto se repite hasta que el modelo alcance una precisión deseada.
El proceso es cíclico y en cada iteración llamada ronda de federación.
El modelo global mejora sin haber accedido directamente.
A los datos locales de ningún dispositivo.
Tipos de Aprendizaje Federado
Existen varias modalidades de aprendizaje federado.
Dependiendo de las características y distribución de los datos.
Aprendizaje federado horizontal
Los dispositivos tienen datos con características similares.
Sobre diferentes usuarios o instancias.
Un ejemplo es el entrenamiento de modelos en teléfonos móviles.
Utilizan datos de uso de aplicaciones similares en cada dispositivo.
Aprendizaje federado vertical
Los dispositivos o instituciones tienen diferentes atributos.
Variables de los mismos usuarios o clientes.
Este enfoque es común en instituciones financieras.
Tienen distintos datos sobre los mismos clientes.
Desean colaborar para mejorar modelos.
Sin compartir toda la información sensible.
Aprendizaje federado híbrido
Combina los enfoques horizontal y vertical.
Trabajando tanto con usuarios distintos.
Con datos de múltiples variables de los mismos usuarios.
Beneficios del Aprendizaje Federado
El aprendizaje federado tiene una serie de beneficios.
Lo hacen adecuado para aplicaciones en las que la privacidad,.
El ancho de banda y la descentralización son consideraciones clave.
Privacidad mejorada
Al no mover datos personales a un servidor central.
Se reduce el riesgo de exposición o filtración de datos.
Solo se comparten parámetros manteniendo los datos en sus fuentes locales.
Reducción de ancho de banda
Los dispositivos envían únicamente parámetros.
Que son de menor tamaño en lugar de grandes volúmenes de datos.
Escalabilidad
Permite que el modelo se entrene en un gran número de dispositivos de forma paralela.
Haciendo el proceso más rápido y eficiente.
Compatibilidad con normativas
Es más sencillo cumplir con regulaciones como el GDPR.
Requieren limitar el movimiento y almacenamiento de datos sensibles.
Desafíos del Aprendizaje Federado
Aunque tiene beneficios significativos.
El aprendizaje federado enfrenta varios desafíos.
Desequilibrio de datos y heterogeneidad
Los datos en cada dispositivo pueden ser altamente variables.
En cantidad, calidad y distribución.
Puede afectar el entrenamiento del modelo.
Limitaciones de recursos
Los dispositivos participantes pueden tener limitaciones de procesamiento y batería.
En el caso de teléfonos móviles y dispositivos IoT.
Sincronización y comunicación
La coordinación entre millas de dispositivos puede ser compleja.
Los tiempos de envío y recepción de parámetros pueden generar latencias.
Seguridad y privacidad de los parámetros
Aunque los datos no se comparten los parámetros pueden contener información sensible.
Permitir inferencias sobre los datos locales.
Técnicas como aprendizaje diferencialmente privado
Seguridad de parámetros se utilizan para mitigar estos riesgos.
Aplicaciones del Aprendizaje Federado
El aprendizaje federado se utiliza en varios sectores.
Donde la privacidad de los datos y la descentralización son esenciales.
Dispositivos móviles
Mejora de los sistemas de predicción de texto o reconocimiento de voz.
En dispositivos móviles sin enviar los datos de uso.
De cada usuario a un servidor central.
Atención médica
Entrenamiento de modelos para diagnóstico o predicción de enfermedades.
Utilizando datos de hospitales o dispositivos médicos locales.
Preservando la privacidad del paciente.
Sector financiero
Colaboración entre bancos e instituciones para mejorar modelos.
De detección de fraudes o predicción de riesgos.
Sin compartir la información privada de los clientes.
Automóviles autónomos
Entrenamiento de modelos de conducción utilizando datos de vehículos distribuidos,
Mejorando las capacidades de conducción.
En diferentes condiciones de manera colaborativa.
Ejemplo de Aprendizaje Federado en un Asistente Móvil
Imaginemos un asistente de texto predictivo en teléfonos móviles.
Que quiere mejorar su precisión aprendiendo de los patrones.
De escritura de todos los usuarios.
Con aprendizaje federado cada dispositivo entrena el modelo.
En función de las palabras y frases que su dueño usa frecuentemente.
En lugar de enviar todo el historial de escritura de cada usuario.
El teléfono envía solo los parámetros del modelo.
El aprendizaje federado representa un avance importante en la inteligencia artificial.
Permitiendo entrenar modelos de manera colaborativa.
Mientras se preserva la privacidad y seguridad de los datos.
Aunque enfrenta desafíos técnicos y logísticos.
