什么是联邦学习，它为何重要

联邦学习是一种机器学习 技术，它允许多个参与者协作训练模型，同时不需要直接交换数据，保护了数据隐私。它的重要性体现在三个核心观点上：1、隐私保护；2、数据效率；3、可扩展性。 联邦学习通过训练本地模型并只分享模型更新信息来保护用户隐私。这种方式减少了对中心化大规模数据集的依赖，有效提升了数据使用效率。多个参与者共同训练而不是一个单一实体，增加了模型的多样性和可扩展性...