联邦机器学习(Federated machine learning/Federated Learning)，又名联邦学习，联合学习，联盟学习。联邦机器学习是一个机器学习框架，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。
针对手机终端和多方机构数据的隐私问题,谷歌公司和微众银行分别提出了不同的“联邦学习”(Federated Learning)算法框架。谷歌公司提出了基于个人终端设备的“联邦学习”(Federated Learning)算法框架,而AAAI Fellow 杨强教授与微众银行随后提出了基于“联邦学习”(Federated Learning)的系统性的通用解决方案,可以解决个人(2C)和公司间(2B)联合建模的问题。在满足数据隐私、安全和监管要求的前提下，设计一个机器学习框架，让人工智能系统能够更加高效、准确的共同使用各自的数据。
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