Resumen

La Recomendación UIT-T M.3387 es aplicable al diseño arquitectónico, la investigación y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático federado (FMLM). La privacidad de los datos y la seguridad de la información plantean importantes retos a las comunidades de los macrodatos y la inteligencia artificial (IA), ya que estas se ven cada vez más presionadas para cumplir requisitos reglamentarios. Muchas operaciones rutinarias en sistemas y aplicaciones de macrodatos, como la fusión de datos de usuarios procedentes de diversas fuentes para construir un modelo de aprendizaje automático, se consideran ilegales en marcos reglamentarios actuales.

El objetivo del aprendizaje automático federado (FML) es ofrecer una solución viable que permita a las aplicaciones de aprendizaje automático utilizar los datos de forma distribuida. En un marco del FML, los propietarios de los datos no intercambian datos brutos directamente y no permiten que ninguna parte infiera la información privada de otras partes. Para facilitar la construcción y el uso de FMLM y mejorar la calidad del servicio FML, la Recomendación UIT‑T M.3387 especifica los requisitos de gestión de los sistemas de aprendizaje automático federados (FMLS), incluida la arquitectura funcional de los FMLS, así como los requisitos del dominio de gestión básica, el dominio de gestión de modelos y el dominio de gestión de datos.