联邦学习的基本概念和术语 Federated Learning: Collaborative Machine Learning

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着互联网、移动互联网、物联网、云计算等新兴技术的广泛应用，传统数据中心遇到的限制越来越多，因此出现了边缘计算的概念。边缘计算可以将数据处理从中心服务器上卸载到边缘设备上，实现更快、更可靠的数据处理。然而，由于设备离用户较远，带宽资源受限等因素，边缘计算面临的通信、计算性能等问题也同样存在。为解决这一问题，机器学习领域提出了联邦学习（Federated Learning）的概念。联邦学习是一种机器学习模型训练方法，它允许多个数据所有者共同协作训练一个模型，从而使得模型能够更好地泛化到新数据上。联邦学习技术发展至今已经十余年时间，在多个领域都得到了广泛应用。本文主要关注联邦学习的两个重要方向：分布式并行计算和跨设备迁移学习。首先，我们会对联邦学习的基本概念和术语进行阐述；然后，结合具体的算法原理和实际操作过程，剖析联邦学习的原理、特点、适用场景和挑战；最后，基于开源项目的设计、实现、实验，提供详细的实践案例。
  阅读本文，读者应该具备如下的知识基础：
  1. 了解机器学习、深度学习、神经网络的基本概念、分类及应用。
  2. 有一定的编程能力，熟悉Python语言。
  3. 掌握一些分布式系统的原理和设计理念。
  4. 对密码学、计算加密学、信息论等有一定理解。
  5. 具有独立思维、逻辑推理能力、创新能力和团队精神。
  6. 热爱技术，愿意把自己的想法付诸实践。
  如果以上要求都能满足的话，那么恭喜你！接下来，让我们进入正题吧！

2.基本概念与术语

什么是联邦学习？
  联邦