¿Qué enfoque de machine learning permite entrenar modelos preservando la privacidad y el cumplimiento de los datos al usar AWS?

El aprendizaje federado (Federated Learning) es el enfoque correcto porque permite entrenar modelos de machine learning en múltiples conjuntos de datos distribuidos en diferentes ubicaciones sin que los datos brutos salgan de su origen. Esto es crucial para la privacidad y el cumplimiento normativo, ya que solo se comparten los parámetros del modelo o las actualizaciones, no los datos sensibles. El aprendizaje por refuerzo (Reinforcement learning) se centra en agentes que aprenden a tomar decisiones en un entorno para maximizar una recompensa, no en la privacidad de los datos distribuidos. El aprendizaje por transferencia (Transfer learning) reutiliza un modelo pre-entrenado en una nueva tarea, lo cual no aborda directamente la privacidad de los datos distribuidos. El aprendizaje no supervisado (Unsupervised learning) se utiliza para encontrar patrones en datos sin etiquetas, pero no es una técnica específica para preservar la privacidad en entornos distribuidos.