联邦学习协作传感实战

联邦学习是一种分布式机器学习技术，其核心理念是在保护数据隐私的前提下进行模型训练。具体而言，参与方（如移动设备或整个公司）在本地处理和分析各自的数据，并仅将模型更新发送到中心服务器，而非原始数据。这些更新经过聚合后用于改进全局模型，然后将该优化后的模型再分发给所有参与者以供下一轮的本地学习。联邦学习特别适用于跨组织合作、医疗健康、物联网等场景，在保证数据安全和隐私的同时，实现知识共享与效率提升。这种方式打破了传统机器学习对大量集中式数据的依赖，为构建更加开放且负责任的人工智能生态体系奠定了基础。