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我们把每个参与共同建模的企业称为参与方，根据多参与方之间数据分布的不同，把联邦学习分为三类：横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。 联邦学习 （英语： Federated learning）是一种 机器学习 技术，具体来说就是人们在多个拥有本地 数据样本 的分散式 边缘设备 或 服务器 上训练算法。 什么是联邦学习？ 联邦学习 (FL) 是一种机器学习方法，可使用来自众多分散式边缘设备或服务器的数据来训练共享 AI 模型。 此过程无需交换本地数据样本。 您可以将其视为一个协作学习过程，每个参与者都在不泄露私密信息的情况下为实现共同目标做出贡献。
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联邦学习既能助力多方搭建共享高性能模型，又符合隐私和数据保密性要求，有望打破数据孤岛，推动人工智能协作建模发展。 本文系统性地回顾了联邦学习的基本概念,并对联邦学习的实际应用和发展作了凝结性介绍,总结了联邦学习当前面临的数据异质性、掉队者效应、隐私保护等挑战,以促进联邦学习的发展和应用。 联邦机器学习（Federated Machine Learning），又称联邦学习，是一种分布式机器学习方法，通过加密参数交换实现多方联合建模，确保数据无需离开本地设备或机构即可完成训练，主要应用于金融服务、物流及边缘计算等领域。
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联邦学习 （英語： Federated learning）是一种 机器学习 技术，具體來說就是人們在多个擁有本地 数据样本 的分散式 边缘设备 或 服务器 上训练算法。这种方法与传统的集中式机器学习技术有顯著不同，传统的集中式机器学习技术将所有的本地数据集上传到一个服务器上，而更经典的分散式方法则.
联邦学习是一种训练机器学习 (ML) 模型的去中心化方法。 分布式网络中的每个节点都使用其本地数据训练全局模型，中央服务器聚合节点更新以改进全局模型。 联邦学习的技术原理看似复杂，本质上是解决一个核心问题： 如何在保护数据隐私的前提下，让分散的机构共享数据的“价值”而非“数据本身”。 作者：0xjacobzhao在 6 月份的研报《Crypto AI 的圣杯：去中心化训练的前沿探索》中，我们提及联邦学习（Federated Learning）这一介于分布式训练与去中心.
