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本章对联邦学习进行了系统性概述。联邦学习基于分布式机器学习框架，拥有严格的隐私保护策略，保证了各参与方数据的安全。联邦学习有客户端/服务器架构和对等架构两种架构，不同的架构下交互方式不同。不论是在何种架构下，联邦学习过程都可以保证隐私安全，符合数据条例和参与方共同受益原则。基于场景中各方数据的特征对比，联邦学习可以分为横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。此外，在智慧城市、智慧医疗、智慧金融等实际场景中，联邦学习拥有广阔的应用和发展前景。