El aprendizaje federado es un enfoque de machine learning en el que un modelo se entrena en múltiples dispositivos o servidores descentralizados que contienen muestras de datos locales, sin intercambiarlos. Esto permite realizar análisis de datos preservando la privacidad.
¿Qué es el aprendizaje federado?