联邦学习（Federated Learning，FL）也称为联盟学习，一个新兴的人工智能技术，最初由谷歌在2016年提出，用以解决个人数据在安卓手机端的隐私问题。在国内，微众银行的首席人工智能官、香港科技大学教授杨强针对金融风控领域，对联邦学习进行了相关技术的开发和应用。
在当下的人工智能时代，不能说各个领域相关的应用算法已经发展成熟，但也至少在稳步推进，但技术的底层依然是数据，数据量的多少、数据质量的好坏、数据维度的丰富已经成为制约人工智能发展的一个重要因素。联邦学习的发展，其目的则是为了解决数据孤岛、数据隐私问题。
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