联邦学习的提出解决了数据孤岛和隐私安全两大人工智能发展难题。它支持在数据不出本地的前提下，建立联邦学习模型。联邦学习的应用不仅可以保证数据的安全与隐私性，还可以提升模型的精准度。联邦学习根据各方数据集的特征分为横向联邦学习、纵向联邦学习、联邦迁移学习和联邦强化学习，能够有效打破数据壁垒。与此同时，联邦学习已经初步形成生态圈，在不久的将来，随着技术的突破与落地，联邦学习终将把人工智能的价值推向新的高度，落实到社会的每个角落。 /pwiWhtGRUGJ0NNv1waNN+pYHg7wy1ipdd4sRcRG1lhcHN7YY3noL8iEDFBnHJKW
