联邦学习对于数据隐私很重要，因为它允许在不集中收集数据的情况下训练机器学习模型。它不是将原始数据发送到服务器，而是将数据保留在本地设备（如智能手机或边缘设备）上，并且仅与中央协调器共享模型更新（例如梯度或权重）。这种去中心化的方法最大限度地降低了敏感用户信息暴露的风险，使其成为数据隐私至关重要的场景下的实用解决方案。例如，一个使用联邦学习的移动键盘应用可以通过学习用户交互来改进其预测文本模型，而无需将按键或个人消息传输到云服务器。
这种方法直接解决了与传统机器学习工作流程相关的隐私问题。在传统设置中，数据被聚合成一个中央存储库，这为数据泄露或滥用创建了单点故障。联邦学习通过设计消除了这种漏洞。例如，在医疗保健领域，医院可以协同训练一个模型来检测疾病，使用存储在每个机构本地的患者数据。无需任何医院向外部共享患者记录，从而遵守了 HIPAA 或 GDPR 等法规。此外，安全聚合（在传输前加密模型更新）或差分隐私（向更新添加噪声）等技术可以进一步增强隐私保障，而不会损害模型性能。
现实世界中的应用突显了联邦学习的实用性。考虑智能家居设备：公司可以通过在用户设备上本地处理音频片段进行训练来改进语音识别，避免了将语音记录集中存储的需要。开发者可以实现 TensorFlow Federated 或 PyTorch 的 Substra 等联邦学习框架来管理分布式训练工作流程。这些工具处理设备和服务器之间的通信，同时抽象化了同步或更新聚合等复杂性。通过实现隐私保护的协作，联邦学习使得在数据敏感性或法规约束可能会阻碍进展的领域中构建稳健的模型成为可能。