联邦学习（Federated Learning）是一种机器学习的方法，它的目的是在不共享原始数据的情况下训练模型。相反，数据存储在本地设备（如智能手机或传感器）中，模型更新通过本地设备上的训练完成。这种方法的优势是可以保护用户的隐私，因为不需要将数据集中存储在一个地方，也不需要将数据传输到一个中央服务器进行训练。
在联邦学习中，模型通常由一个中央服务器初始化，然后分发给各个本地设备。本地设备使用本地数据进行训练，并将更新后的模型参数返回到中央服务器。中央服务器将所有本地设备的模型参数进行聚合，以获得一个更新后的模型，然后将这个模型分发给各个本地设备，以便它们可以进行下一轮的训练。
联邦学习的应用非常广泛，包括智能手机上的语音和图像识别、传感器网络上的环境监测、医疗保健数据的分析等等。但是，联邦学习也面临一些挑战，例如如何确保本地设备的数据是可靠的、如何解决不同本地设备之间的差异等等。