联邦学习的概念和应用简介

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联邦学习是一种新兴的机器学习模式，它是通过在多个分散的设备或数据中心上训练模型，从而使最终模型的训练数据安全性和隐私性得到保证。本文将为读者提供联邦学习的详细概念和其在实际中的应用案例，并通过论文导图方式阐述其基本原理和核心技术。涉及到的领域涵盖了人工智能、计算机科学、数据隐私、云计算等多个方面，是当下最热门的研究领域之一。

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