Avances en Inteligencia Artificial Distribuida: Federated Learning

Fecha de grabación: 27 feb 2020

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Departamento de Inteligencia Artificial. Serie: charlas sobre inteligencia artificial

La inteligencia artificial debe entrenarse con grandes cantidades de datos, a fin de que los algoritmos alcancen la precisión necesaria en los cálculos y la IA sea verdaderamente fiable. Esto supone alimentar a un sistema de aprendizaje automático con información relacionada con los casos de uso a los que se va a aplicar, lo que en muchos casos va en contra de la privacidad de los usuarios, ya sean personas,empresas o gobiernos. Ante esto, las empresas implicadas están buscando enfoques que permitan un equilibrio entre funcionalidad y privacidad. Se necesita un nuevo esquema de aprendizaje automático se trata del aprendizaje federado. En este programa dos expertos nos descubren todas las claves para entender los avances en inteligencia artificial distribuida, Federated Learning.

Licencia: Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 3.0 España (CC BY-NC-SA 3.0 ES)

José Luis Salmerón Silvera catedrático de Sistemas de Información e Informática de Gestión, Universidad Pablo de Olavide, Sevilla
Rafael Martínez Tomás catedrático del Departamento Inteligencia Artificial, director ETSII, UNED
Ana Ventureira Pedrosa redactora - locutora, UNED Media, UNED