主要观点：随着机器学习程序对大量数据的需求增加，传统集中训练模式面临诸多问题，而联邦学习（FL）提供了不同的解决方案。联邦学习将模型发送到数据而非转发数据，能在保护隐私的同时实现协作。

关键信息：

• 传统集中训练模式存在隐私泄露、法规限制、运营效率低、基础设施成本高、偏差放大等问题，在实际场景中难以实现。
• 联邦学习逆转传统模式，模型安装在客户端，训练在本地进行，仅传输模型更新，保护了隐私，实现了协作。
• 联邦学习以隐私为先，原始数据无需传输，可在医院、银行等领域应用，如预测败血症风险等案例。
• 联邦学习分为水平、垂直和迁移学习三种类型，分别适用于不同的数据分布场景。
• 联邦学习的工作流程包括客户端选择、本地训练、模型更新共享、中央聚合和全局模型分发等步骤，如 Google 的“Hey Google”语音查询案例。
• 联邦学习的核心技术组件包括联邦平均（FedAvg）、同步机制、客户端设备、中央服务器、通信效率、处理异构性和容错性等。
• 效率技术通过压缩、量化和稀疏化等方法减少通信成本，提高训练效率。
• 联邦学习构建了隐私优先的未来，满足隐私法规，实现了AI的民主化，增强了安全性和公平性代表性。

重要细节：

• 如 Google 2016 年使用联邦学习策略增强 Gboard 的下一个单词预测，2019 年联邦学习进入敏感领域。
• 介绍了联邦平均的具体步骤及代码实现，同步机制的同步和异步方式，以及各种技术组件的作用和方法。
• 不同类型的联邦学习在数据分布上的特点，如水平联邦学习是不同用户组的相同特征数据，垂直联邦学习是相同客户的不同特征数据等。
• 联邦学习在实际应用中的多个案例，如医院预测败血症风险、NVIDIA 训练脑肿瘤分割模型等。