El aprendizaje por transferencia federado es un método en el que varios ordenadores o dispositivos aprenden sin compartir sus datos entre sí.
Imagina que diferentes clínicas quieren entrenar juntas un programa informático que detecte enfermedades, pero no pueden intercambiar los datos de sus pacientes.
Con el aprendizaje por transferencia federado, estas clínicas pueden compartir su conocimiento sin revelar datos personales.
Cada una entrena el programa con sus propios datos, y el programa aprende mejor en conjunto porque aprende de todos, pero los datos permanecen seguros y privados.
Así, muchos lugares diferentes pueden colaborar sin problemas de privacidad.