前言
联邦学习（Federated Learning）作为人工智能的一个新分支，为机器学习的新时代打开了大门。
本文为您解读：
1. 联邦学习为什么这么热？
2. 联邦学习能做什么？
3. 三合一速成法则告诉你联邦学习是什么？
4. “百万富翁”带你揭秘如何直观理解隐私保护技术？
5. 联邦学习会损害模型效果吗？
最热门的新技术
如果投票问人工智能和大数据应用领域有什么好玩又好用的新技术，“联邦学习”一定是排在前列的。这项技术由谷歌在2016年首次提出，从2018年8月开始在国内快速发展和普及，截至2020年2月，有公开资料可查的联邦学习研究或应用单位已超过百家，阿里、微众、京东、腾讯、华为、平安等各领域的头部企业均在大力推进。身边做技术和业务的朋友都在说：忽如一夜春风来，联邦学习突然就在圈子里传播了，在聊天中不发表点联邦学习的看法都不好意思。
最实用的新技术
第一个问题是，为什么联邦学习会突然冒出来、如此受欢迎呢？我们认为有以下几个重要的触发因素。
（1）在谷歌提出联邦学习之前，欧盟就在探讨移动互联网的隐私数据保护问题，于2016年4月通过了《通用数据保护条例》，并于2018年5月强制实施，严格约束了个人隐私数据的收集、传输、保留和处理。才过半年，谷歌即被罚款5000万欧元，
转载：https://blog.csdn.net/wenyusuran/article/details/108406038
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