联邦学习是一种机器学习方法，其中模型在分散的设备或服务器上进行训练，而无需将原始数据传输到中心位置。 这种方法在数据隐私、安全性或可扩展性至关重要的场景中尤其有用。 以下是联邦学习有效应对这些挑战的三个主要用例。
医疗保健和医学研究 在医疗保健领域，患者数据高度敏感，并且通常受到严格的隐私法规的约束。 联邦学习使医院或研究机构能够在不共享原始患者数据的情况下协作训练模型。 例如，多家医院可以通过在其本地数据集上进行训练，共同开发一种预测疾病进展的模型。 每个机构都使用自己的数据更新模型，并且仅聚合模型参数（而不是数据）。 这在保护患者机密性的同时，仍能提高模型在不同人群中的准确性。 一个真实的例子是使用来自多家医院的医学影像数据开发癌症检测算法。
移动和边缘设备 联邦学习广泛应用于移动应用程序中，在这些应用程序中，出于隐私原因，用户数据必须保留在设备上。 例如，预测文本或自动更正错误的智能手机键盘通常使用联邦学习来改进建议。 该模型在用户的打字模式上进行本地训练，并将更新发送到中央服务器以优化全局模型。 这样可以避免将个人消息或敏感信息上传到云端。 谷歌的 Gboard 就是一个众所周知的例子，用户的互动在本地处理，并且只共享匿名模型更新，从而在效用和隐私之间取得平衡。
工业物联网和制造业 在工业环境中，传感器或机器人等设备会生成大量运营数据。 联邦学习允许工厂或设备在其自己的数据上进行本地模型训练，这些数据可能包含专有信息。 例如，可以在多个制造工厂之间训练预测性维护模型，而无需共享有关特定机械或工作流程的详细信息。 每个工厂的模型都从本地传感器数据（例如，温度、振动）中学习，并且聚合的更新会创建一个强大的全局模型。 这通过识别维护需求来减少停机时间，同时保持每个组织的数据隔离和安全。
通过解决隐私、带宽和数据孤岛挑战，联邦学习为集中式训练不切实际或不安全的行业提供了实用的解决方案。 其去中心化的特性使其成为传统方法的可扩展且保护隐私的替代方案。