随着科技的发展，数据安全与隐私保护变得越来越重要。联邦学习（Federated Learning）正是在此背景下应运而生的一种新型机器学习技术。它允许多个设备或用户在不共享原始数据的前提下共同训练模型，从而保护了个人隐私和数据安全。🔍🛡️

联邦学习的基本思想是让数据保留在本地设备上，而不是上传到中央服务器进行集中处理。这样不仅减少了数据传输过程中的安全隐患，还降低了对网络带宽的需求。🎈💻

在实际应用中，联邦学习可以广泛应用于医疗健康、智能城市、金融科技等多个领域。例如，在医疗领域，多家医院可以在不泄露患者个人信息的情况下，合作提高疾病诊断准确率。🔬📊

总之，联邦学习为构建更加安全、高效的机器学习系统提供了新的可能，未来将有更广阔的应用前景。🚀🌍

联邦学习 数据安全 隐私保护