Aprendizaje Federado en Inteligencia Artificial (AFIA)
En un momento en el que el uso de sistemas inteligentes para generar distintos tipos de modelos basados en datos está en auge, el Aprendizaje Federado trata de permitir la elaboración de estos sistemas sin comprometer la privacidad de los datos de los usuarios. Esta pieza, dentro del marco de la Inteligencia Artificial Confiable (trustworthy AI), tiene que ser capaz de construir modelos globales con base en modelos parciales creados por los participantes, sin conocer los datos particulares de cada uno de ellos. Entre la problemática que tratan estas técnicas se encuentran, entre otras, la agregación de los modelos individuales, la posible diferente distribución de los datos en cada uno de los agentes participantes, la seguridad y frecuencias de las comunicaciones.
El objetivo del taller es doble, por un lado se pretende profundizar en las últimas novedades en el campo del Aprendizaje Federado, y por el otro, ser un punto de encuentro para la comunidad española de investigadores en este área.
Responsables
- Asier Urío Larrea, Universidad Pública de Navarra. Email: asier.urio@unavarra.es
- Cedric Marco Detchart, Universidad Pública de Navarra. Email: cedric.marco@unavarra.es
- Jaime Andrés Rincón Arangu, Universidad de Burgos. Email: jarincon@ubu.es
Temas de Interés
- Aprendizaje federado
- Técnicas de agregación de modelos en aprendizaje federado
- Técnicas de preservación de la privacidad en aprendizaje federado
- Distribución de los datos en entornos federados
- Aprendizaje federado personalizado
- Comunicación en sistemas de aprendizaje federado
- Sistemas de aprendizaje federado centralizados
- Sistemas de aprendizaje federado descentralizados
- Seguridad en sistemas de aprendizaje federado
El proceso de envío se gestiona a través de EasyChair.
