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学习目标：

• 一周掌握 Java 入门知识

学习内容：

联邦学习是一种机器学习方法，它允许多个参与者协同训练一个共享模型，同时保持各自数据的隐私。

联邦学习概念（例子）:

假设有三家医院，它们都希望通过机器学习来提高病人诊断的准确性。但由于隐私法规，它们不能直接共享病人数据。在联邦学习中，每家医院可以在自己的数据上独立训练模型，然后只将模型的更新（而不是敏感数据）发送到一个中央服务器。中央服务器聚合这些更新，以改进全局模型，然后将改进的模型发送回各医院。这样，每家医院都能从其他医院的数据中学习，而无需直接访问它们。

联邦学习的一个实际用例是手机输入法的下一个词预测。例如，当你在手机上打字时，输入法会根据你之前的输入来预测下一个可能的单词。为了提高预测的准确性，输入法应用可以在用户的设备上本地训练模型，并定期将模型更新发送到中央服务器进行聚合。

这种方法不仅保护了用户的隐私，因为敏感数据没有离开他们的设备，而且还可以利用所有用户的数据来提高整个系统的智能。联邦学习在健康研究、汽车自动驾驶和智能家居系统等领域也有广泛的应用。