联邦学习在数据隐私、法规遵从或分布式数据源至关重要的行业中尤其有益。 通过使机器学习模型能够在分散的数据上进行训练，而无需集中敏感信息，它可以解决传统集中式方法无法解决的挑战。 医疗保健、金融服务和消费电子产品是三个突出的行业，每个行业都利用联邦学习来解决特定领域的问题，同时保护隐私。
医疗保健就是一个典型的例子。 由于 HIPAA 或 GDPR 等隐私法，医疗机构通常无法共享患者数据，但联邦学习允许医院在不暴露原始数据的情况下协作训练模型。 例如，用于检测 MRI 扫描中肿瘤的模型可以在多家医院进行训练，每家医院都贡献从其本地数据集学习的更新。 这种方法保持了患者的保密性，同时提高了诊断的准确性。 NVIDIA Clara 平台等项目已在实践中证明了这一点，使机构能够集中医疗影像分析的见解，同时将数据保留在自己的系统中。
金融服务也受益匪浅。 银行和金融科技公司需要使用交易数据来检测欺诈或评估信用风险，但机构之间共享客户信息在法律上受到限制。 联邦学习支持银行之间进行协作模型训练，同时保持交易记录的私密性。 例如，一个银行集团可以通过汇总每个机构本地数据的更新来构建欺诈检测模型。 这提高了模型识别新兴欺诈模式的能力，而不会泄露敏感细节。 同样，信用评分模型可以利用来自多个贷款人的数据，而无需暴露个人借款历史，从而确保符合《公平信用报告法》等法规。
消费电子产品，尤其是智能手机和物联网设备，使用联邦学习来增强用户体验，而不会损害隐私。 例如，谷歌的 Gboard 键盘使用联邦学习来通过直接在设备上训练用户打字模式来改进下一个单词的预测，从而避免了将个人消息上传到服务器的需求。 同样，智能家居设备可以通过学习家庭的聚合、匿名数据来优化能源使用。 这种方法减少了延迟（因为训练在本地进行），并通过将敏感数据（如语音命令或使用习惯）保存在设备上来建立信任。 苹果公司对联邦学习在 Siri 建议等功能中的使用进一步说明了这种方法如何在个性化和隐私之间取得平衡。
在每种情况下，联邦学习都解决了利用大型数据集与维护隐私或法规遵从之间的紧张关系。 它的去中心化性质使其成为数据不能或不应该集中的行业的实用解决方案，同时仍然能够在机器学习应用中实现有意义的进步。