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Aprendizaje Activo Federado

El Aprendizaje Activo Federado combina la eficiencia de anotación del aprendizaje activo con la descentralización que preserva la privacidad del aprendizaje federado. Un modelo global compartido se entrena en clientes distribuidos, cada uno de los cuales clasifica de forma independiente sus datos locales no etiquetados y solicita etiquetas solo para los ejemplos más informativos, manteniendo los datos brutos en el dispositivo durante todo el proceso.

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Aprendizaje Activo Federado
Aprendizaje activoAprendizaje FederadoAprendizaje en líneaAprendizaje autosupervis…Aprendizaje semisupervis…Aprendizaje por transfer…

Fuentes

  1. Ro, J. Y., Ali, A., Lin, Z., & Suresh, A. T. (2021). Scaling Federated Learning for Fine-tuning of Large Language Models. In Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). link ↗
  2. Federated learning. Wikipedia. link ↗

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Federated Active Learning (Active Learning within Federated Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/es/machine-learning/active-learning-federated-learning

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ScholarGate — Active Learning Federated Learning (Federated Active Learning (Active Learning within Federated Learning)). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/machine-learning/active-learning-federated-learning · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026