联邦学习与其在不同产业中的应用概述

联邦学习(Federated Learning)是机器学习的一种新的范式,它可以跨设备进行分布式学习,以消除“数据孤岛”问题,同时保护模型在学习过程中的数据交互隐私。文中首先对联邦学习的兴起和发展进行概述;其次归纳了联邦学习的定义及算法;然后重点介绍了联邦学习在医疗、金融等行业中的应用,探讨了联邦学习现在面临的挑战;最后展望了联邦学习在当今时代的发展前景。