El aprendizaje federado aún tiene un problema de coordinador central

Resumen del corpus

El aprendizaje federado enfrenta desafíos relacionados con la descentralización y la seguridad de los datos, ya que la simple distribución de datos no garantiza la privacidad total. Se requieren capas adicionales como la agregación segura y la privacidad diferencial para mitigar riesgos de filtración de información a través de las actualizaciones del modelo. Además, se destaca la necesidad de abordar la estructura causal en los modelos federados y establecer mecanismos de gobernanza verificables para asegurar la transparencia y la propiedad de los datos.