联邦学习为初学者解释

联邦学习是一种机器学习方法，许多设备或计算机共同训练一个模型，而无需共享它们的数据。

数据不集中收集在一个地方，每个设备保留自己的数据。

设备在本地学习，只将学习到的信息，例如模型更新，发送到中央服务器。

这些更新在那里被合并，以改进共同的模型。

这样既保护了用户的隐私，又能利用所有数据的优势。