联邦学习（Federated Learning，FL）是一种分布式机器学习技术，旨在通过多个拥有本地数据的设备或组织共同训练一个全局模型，而无需交换原始数据，从而提高隐私性和数据安全性。其核心思想是利用本地数据进行模型训练，并将更新后的模型参数传递到中央服务器进行聚合，从而生成全局模型。
联邦学习的主要优势在于保护数据隐私和解决数据孤岛问题。在传统的集中式机器学习中，数据需要集中存储和处理，这可能导致隐私泄露和数据安全问题。而联邦学习通过在本地设备上进行模型训练，仅交换模型参数，避免了原始数据的传输，从而有效保护了数据隐私。
联邦学习可以分为横向联邦学习、纵向联邦学习和迁移联邦学习三种类型。横向联邦学习适用于参与方的数据具有相同特征空间但不同样本空间的场景；纵向联邦学习适用于参与方的数据具有相同样本空间但不同特征空间的场景；迁移联邦学习则适用于各个参与方的数据样本空间和特征空间均仅有少量重叠的情况。
联邦学习的应用领域非常广泛，包括金融、医疗、政务、数字广告和物流等多个行业。例如，在金融领域，联邦学习可以用于信贷风控和精准营销；在医疗领域，可以用于联合建模以提高疾病预测和诊断的准确性。
联邦学习是一种创新的分布式机器学习框架，通过保护数据隐私和解决数据孤岛问题，为多个领域提供了新的技术解决方案
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