解释联邦学习（Federated Learning）概念，以及它如何用于构建隐私保护的机器学习模型。

Discuss the concept of Federated Learning and how it can be used to build privacy-preserving machine learning models.

题目类型: 技术面试题

这是一道技术面试题，常见于澳洲IT公司面试中。

难度: hard

分类: ml, privacy, distributed-systems

标签: Federated Learning, Privacy by Design, GDPR, Model Aggregation

参考答案摘要

TL;DR 联邦学习 允许在不集中数据的情况下训练模型，通过在分布式节点本地训练并汇总模型更新来实现隐私保护。它能在符合 GDPR 等隐私法规的前提下利用分布式数据训练模型，但需要管理分布式更新与聚合流程。

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