Cómo funciona el aprendizaje federado: Principales beneficios y ejemplos prácticos

¿Qué es el aprendizaje federado y cómo funciona?

El aprendizaje federado significa "un enfoque de aprendizaje automático descentralizado donde múltiples dispositivos o servidores trabajan juntos para entrenar un modelo de IA sin intercambiar datos crudos. Cada dispositivo entrena el modelo utilizando su propia información. Luego, envía solo las actualizaciones a un servidor central, el cual combina estas actualizaciones para mejorar el modelo principal."

El proceso tiene cuatro pasos principales:

• Inicialización del modelo: En esta fase, un servidor central crea un modelo inicial y lo envía a varios dispositivos, como teléfonos, sensores o pequeños servidores. El servidor proporciona instrucciones sobre el entrenamiento, que incluyen el número total de rondas y otros ajustes.
• Entrenamiento local: En el paso de entrenamiento local, cada dispositivo utiliza únicamente sus propios datos para entrenar el modelo. Después de comparar las predicciones del modelo con las respuestas correctas, el dispositivo actualiza el modelo para aumentar la precisión. Repite este proceso varias veces según las instrucciones. Una vez completado el entrenamiento, cada dispositivo calcula cómo cambió el modelo, lo que se denomina actualizaciones locales.
• Compartir y agregar actualizaciones: Después del entrenamiento, los dispositivos comparten sus actualizaciones con el servidor en lugar de enviar los datos originales. Luego el servidor mezcla todas estas actualizaciones, generalmente promediándolas, para crear un nuevo modelo global. Puede aplicar métodos de seguridad adicionales para garantizar que nadie pueda identificar qué dispositivo contribuyó con cada actualización.
• Distribución del modelo: Finalmente, todos los dispositivos reciben el modelo global actualizado desde el servidor al finalizar, lo que inicia la siguiente ronda de entrenamiento para adquirir más conocimiento y precisión.

¿Cuáles son los tres tipos de aprendizaje federado en IA?

El aprendizaje federado puede funcionar de diferentes maneras dependiendo de cómo se comparten los datos. Los tres tipos principales son:

• Aprendizaje Federado Horizontal: Esto ocurre cuando diferentes grupos tienen el mismo tipo de datos, pero sobre diferentes personas. Considere, por ejemplo, varios hospitales en distintas ciudades que recopilan datos de pacientes (que incluyen signos vitales, diagnósticos y resultados de análisis de sangre) y solo envían actualizaciones a un servidor central. El servidor luego combina estas actualizaciones para entrenar un modelo que aprende de todos los hospitales juntos, sin ver nunca los registros personales de los pacientes.
• Aprendizaje Federado Vertical: Esto se utiliza cuando los grupos tienen datos sobre las mismas personas, pero cada uno posee diferentes tipos de información. Por ejemplo, un minorista en línea conoce las compras anteriores de un cliente, y un banco conoce la puntuación crediticia del cliente. En conjunto, el banco y la tienda pueden entrenar un modelo para identificar fraudes o hacer recomendaciones de productos, pero cada uno mantiene ocultos sus puntos débiles. VFL funciona bien cuando las características de los datos son diferentes, pero los usuarios o las identificaciones de muestra son los mismos.
• Aprendizaje Federado por Transferencia: FTL se aplica cuando los participantes tienen personas completamente diferentes y diferentes tipos de datos. Por ejemplo, un pequeño minorista en una ciudad y un minorista más grande en otra ciudad. El pequeño minorista no tiene suficientes datos para entrenar un modelo de recomendaciones. Sin embargo, puede aprovechar el modelo del minorista más grande utilizando FTL. Aunque los clientes y las características de los datos sean diferentes, las técnicas de aprendizaje por transferencia usan patrones de un conjunto de datos en otro.

Pippit AI: Empoderando a los usuarios en la creación de contenido descentralizado

Pippit es un kit de herramientas todo en uno para que las empresas creen material de marketing de alta calidad para marca personal, actualizaciones en redes sociales o anuncios. Te permite convertir instantáneamente tu entrada de texto en videos o imágenes atractivos en minutos. No solo eso, sino que admite más de 28 idiomas y te permite importar tus productos, personalizar los elementos visuales y editar el contenido a la perfección antes de compartirlo en plataformas sociales o profesionales.

Funciones clave de Pippit para la creación de contenido descentralizado

Pippit AI ofrece funciones que respaldan la creación de contenido descentralizado para brindar la opción de producir contenido profesional desde tus dispositivos mientras garantiza la privacidad.

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1. Modo agente impulsado por IA para la creación inteligente de contenido

El modo Agente de Pippit puede convertir una solicitud de texto en un video completo. Simplemente ingresa una solicitud, pega tu enlace, carga archivos multimedia o incluye un documento, y deja que la IA genere videos para ti en minutos. Escribe el guion en diferentes idiomas y agrega subtítulos, voz y avatares de forma automática. Esto significa que puedes crear videos de manera local sin enviar tus datos sin procesar a ningún lugar.

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1. Avatares digitales personalizables

Con Pippit, puedes elegir de una biblioteca de avatares o crear uno a partir de tu propia imagen para añadirle una voz y usarlo en tus videos. Esto te permite controlar tu identidad digital mientras produces contenido para redes sociales, marketing, presentaciones y más.

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1. Generación rápida de imágenes con una herramienta de diseño basada en IA

La herramienta de diseño basada en IA en Pippit utiliza el modelo de texto a imagen Nano Banana de Google DeepMind para crear imágenes a partir de tu simple descripción textual. No solo eso, sino que puedes usar sus opciones de IA de inpainting y outpainting para editar tus fotos y añadir o restaurar elementos. Incluso te permite mejorar la calidad de tus fotos o usar el borrador para eliminar objetos no deseados en el fondo.

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1. Integra sin problemas con plataformas de comercio electrónico

Puedes integrar y importar fácilmente tus productos desde tu tienda de Shopify o TikTok a tu cuenta de Pippit. Luego puedes usar las imágenes o clips para crear videos de productos de Shopify atractivos o carteles promocionales utilizando IA. También te permite incorporar los detalles del producto en formato CSV y agregar un enlace comprable a tus videos al compartirlos en tu cuenta de TikTok.

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1. Da vida a fotos estáticas

La herramienta \"foto hablante AI\" en Pippit toma tu foto de retrato y la convierte en un video de avatar hablante Te permite agregar un guion, elegir una voz, superponer subtítulos o cargar tu grabación de audio para que el avatar hable. También cuenta con plantillas de fotos hablantes preestablecidas y una biblioteca de audios en tendencia para elegir.

¿Cuáles son las principales ventajas de los modelos de aprendizaje federado?

Los marcos de aprendizaje federado ofrecen varios beneficios que mejoran cómo los sistemas de IA aprenden y se vuelven más seguros y prácticos para usar en entornos reales:

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1. Mayor privacidad de datos: Como el aprendizaje federado entrena modelos directamente en tu dispositivo, tus datos personales nunca salen de él. Esto protege tus datos sensibles y reduce el riesgo de filtraciones, hackeos o mal uso.
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2. Reducción en la transferencia de datos: En lugar de enviar conjuntos de datos completos a un servidor central, tus dispositivos solo envían actualizaciones o cambios al modelo. Esto reduce la cantidad de datos que viajan por la red y la demanda de ancho de banda.
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3. Seguridad y cumplimiento mejorados: Debido a que los datos en bruto permanecen locales, el aprendizaje federado descentralizado soporta medidas de seguridad sólidas. Las organizaciones pueden seguir con más facilidad las normas de privacidad y los requisitos legales, además de reducir el riesgo de brechas de datos.
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4. Escalabilidad en diferentes dispositivos: El aprendizaje federado es compatible con una variedad de dispositivos, desde grandes servidores hasta teléfonos inteligentes. Permite que muchos dispositivos trabajen juntos para entrenar un modelo, utilizando sus propios datos para hacer el sistema más inteligente con el tiempo.

¿Cuáles son ejemplos de modelos de aprendizaje federado?

• Google Assistant: Para mejorar el reconocimiento de voz, Google utiliza aprendizaje federado en su Assistant. Esto significa que tu audio personal nunca sale del teléfono porque la inteligencia artificial se entrena directamente en tu dispositivo.
• Vehículos autónomos: Con la plataforma FLARE de NVIDIA, los autos autónomos en diferentes países pueden entrenar modelos juntos. Cada vehículo comparte conocimientos locales mientras sigue las normas de privacidad, lo que puede mejorar el sistema global.
• Robótica: Los robots utilizan aprendizaje federado para mejorar cómo se mueven, toman decisiones y realizan tareas. El sistema FLDDPG, por ejemplo, utiliza aprendizaje federado en la robótica de enjambre. Incluso en ubicaciones con comunicación limitada o deficiente, el grupo puede mejorar la navegación y la toma de decisiones porque cada robot entrena localmente y comparte actualizaciones del modelo.
• Salud: La plataforma MedPerf utiliza aprendizaje federado para probar y mejorar modelos de inteligencia artificial médica en múltiples hospitales. Las actualizaciones locales se combinan a través de actualizaciones del modelo, lo que permite que la IA funcione bien con datos del mundo real mientras protege la información de los pacientes y garantiza la privacidad.

Conclusión

En este artículo, hemos explorado qué es el aprendizaje federado, cómo funciona y sus tres tipos principales. También hemos compartido sus ventajas y ejemplos de la vida real que muestran cómo funciona esta tecnología en la práctica. Pippit AI utiliza principios similares en la creación de contenido y te permite generar videos, imágenes y avatares mientras mantienes el control de tus datos. Empieza a usar Pippit hoy y crea contenido que respete la privacidad.

Preguntas frecuentes

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1. ¿Qué es el aprendizaje federado descentralizado?

El aprendizaje federado descentralizado entrena modelos de IA en múltiples dispositivos u organizaciones utilizando sus propios datos y solo comparte las actualizaciones. Esto protege la privacidad, reduce la transferencia de datos y permite que el modelo aprenda de diferentes fuentes. Con Pippit, puedes crear videos, imágenes y avatares en tu dispositivo. Puedes generar guiones en varios idiomas, editar imágenes y personalizar avatares mientras tus archivos originales permanecen en tu dispositivo.

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1. ¿Hay algún tutorial gratuito sobre aprendizaje federado?

Sí, hay varios cursos gratuitos, guías paso a paso y demostraciones de aprendizaje federado disponibles en línea que muestran cómo los modelos se entrenan localmente en dispositivos y cómo las actualizaciones se comparten para mejorar un modelo global. Con Pippit, puedes aplicar un enfoque similar a la creación de contenido. Puedes generar videos con subtítulos y voces automatizadas, diseñar imágenes o editarlas con mejoras de AI, "inpainting" o "outpainting", y crear avatares de AI usando tus fotos. Pippit te permite experimentar con estas funciones directamente en tu dispositivo, para que explores y practiques la creación de contenido mientras tus archivos permanecen privados.

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1. ¿Está Google utilizando aprendizaje federado?

Sí, Google utiliza aprendizaje federado en varios de sus productos, como Google Assistant y los teclados de teléfonos inteligentes. Con Pippit, puedes adoptar un enfoque práctico similar para crear contenido de marketing digital, promoción de productos y más. Todo esto sucede en tu dispositivo, por lo que tus medios originales permanecen privados mientras experimentas con funciones creativas.