01750nam a22002297a 4500 ES-MaBCM 20260213112100.0 260213s2025 lu |||||s||||o00| 0 spa d ES-MaBCM TechDispatch : Federated Learning = Aprendizaje Federado [Recurso electrónico] Luxembourg, (European Union) : Publications Office of the European Union : Agencia Española de Protección de Datos , 2025 29 p. El aprendizaje federado (Federated Learning, FL de aquí en adelante) presenta un enfoque prometedor para el aprendizaje automático (Machine Learning, ML de aquí en adelante) al permitir que múltiples fuentes de datos (dispositivos o entidades) entrenen de forma colaborativa un modelo de inteligencia artificial compartido mientras se mantienen los datos descentralizados. Este enfoque mitiga riesgos de privacidad, ya que los datos sin procesar permanecen localmente en las fuentes, lo que es particularmente beneficioso en escenarios donde la confidencialidad de los datos o los requisitos regulatorios hacen que la centralización de datos sea una solución poco práctica. Las aplicaciones del FL son diversas y abarcan recomendaciones personalizadas, análisis de datos sanitarios, espacios de datos y sistemas de transporte autónomos, donde garantizar la privacidad y la protección de datos es primordial. Inteligencia artificial Protección de datos Tratamiento de datos Big data Guía 115452 https://mpr.koha.es/cgi-bin/koha/opac-retrieve-file.pl?id=a287f7e0d88ef7a5fd0ae7b32c08c51e DESCARGAR DOCUMENTO LE 232268 232268 0 0 udc 0 EN_LÍNEA 0 244792 BC BC RE 2026-02-13 D 0 En línea 2026-02-13 11:21:12 2026-02-13 LE