联邦学习：当数据“宅”起来，还能一起变聪明 想象一下，你是一个美食家，想研究出一道独门秘方。你走访了全国各地的小餐馆，每家都有自己的拿手好菜，但老板们都非常“护犊子”，不愿意把配方透露给你，生怕你抢了他们的生意。怎么办呢？ 联邦学习，就有点像解决这个难题的“妙手厨神”。它让各个餐馆（也就是我们常说的数据拥有者）不用把自己的菜谱（也就是数据）交给你，而是各自在自己的厨房（本地数据）里，按照你给的“烹饪指南”（模型算法）进行训练，然后把“心得体会”（模型更新）告诉你。你综合大家的“心得体会”，不断改进“烹饪指南”，让大家再根据新的“烹饪指南”继续训练。就这样，大家在保护自己独门配方的前提下，一起把菜做得越来越好吃！ 这就是联邦学习的核心思想：在保护数据隐私的前提下，让多个参与者共同训练一个机器学习模型。 听起来是不是有点科幻？但实际上，联邦学习已经悄悄地渗透到我们生活的方方面面，比如： 手机上的“智能推荐”： 你的手机会根据你的使用习惯，推荐你可能喜欢的App、新闻或者商品。这些推荐背后，就可能用到了联邦学习。各个手机厂商不用收集你的个人数据，而是让你的手机在本地进行模型训练，然后把训练结 …