Federated Learning
介紹
聯邦學習是一種讓多個分散的設備在不傳送原始資料的前提下，協同訓練共享模型的技術。
應用場域：
- 智慧手機與行動裝置
- 例如文字輸入法、語音助理或相機美顏功能，讓每部手機本地訓練使用者的打字、說話或影像樣本，再將模型更新匯聚，提升服務品質同時保護個人隱私。
- 醫療健康資訊平台
- 各醫院或診所的電子病歷、影像檢查資料往往受限於法規與患者保密，聯邦學習可在各機構本地訓練疾病診斷、預測模型，聚合後得到跨院的高精度醫學 AI，卻不需要移轉或共享原始病患資料。
- 智慧製造與工業物聯網（IIoT）
- 工廠內部的感測器、機器設備產生大量運行數據，這些數據屬於企業機密。透過聯邦學習，各設備在本地學習設備故障預測或產能優化模型，然後把模型參數上傳至中心平台聚合，實現跨廠區或跨企業的知識共享，同時避免機密數據外流。
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