联合学习

联合学习（Federated Learning）是一种分布式机器学习方法，它允许多个设备或服务器在不共享原始数据的情况下共同训练模型。其核心理念是保护用户隐私和数据安全，同时利用分散的数据资源来提高模型的准确性。在传统的机器学习中，数据通常集中在一台服务器上进行训练，这可能导致数据隐私问题和安全风险。而在联合学习中，各参与方（如智能手机、物联网设备等）在本地进行模型训练，通过共享模型参数而非原始数据，将模型更新发送回中央服务器，进行聚合。这种方式不仅减少了数据传输量，还能有效降低数据泄露的风险。联合学习广泛应用于如医疗、金融和智能设备等领域，提升了模型的泛化能力和适应性。随着隐私保护和数据安全意识的增强，联合学习的研究与应用前景愈发广阔。