联邦学习（Federated Learning，FL），也称为联盟学习，是一种 新兴的人工智能技术。它最初由谷歌在2016年提出，旨在解决个人数据在安卓手机端的隐私问题。

联邦学习的核心思想是 多个数据方组成一个联盟，共同参与到全局建模中，各方仅共享加密后的参数，从而让共享模型达到更优的效果。这种方法有效地保护了用户的隐私，同时实现了模型性能的提升。

具体来说，联邦学习具有以下特点：

隐私保护：

由于数据保存在本地，各方无需上传原始数据，从而降低了数据泄露的风险。

分布式计算：

模型的训练在本地进行，减少了数据传输的开销和延迟。

加密通信：

各方在共享参数时使用加密技术，确保数据在传输过程中的安全性。

联邦学习在多个领域都有广泛的应用，例如金融风控、医疗诊断、推荐系统等。通过联邦学习，企业可以在不泄露用户隐私的前提下，利用合作方的数据提升模型的性能和准确性。