ref: 傳統集中式機器學習，手機傳送資料到伺服器上做處理後，伺服器在將處理好的預測結果，傳送到手機，雖然資料都在同一個地方很容易進行機器學習， 但是這種作法的缺點是，用戶很容易因為網路延遲率、順暢度和電池電力問題影響接收到的資料。

但如今透過聯合學習（Federated Learning），AI 演算法能以分散訓練的方式，將資料留在本地端，打造出可部署至上百萬支手機的輸入字推薦模型。

這個作法，不再需要收集大量個人資料至資料中心，不僅取代傳統集中式機器學習，更一舉突破 AI 大數據的「資料共享」與「患者隱私」之間的問題。

如何解決資料共享與隱私兩難？Google 用智慧鍵盤告訴你聯合學習（Federated Learning...

可是 eff 強烈反對喔：

Am I FLoCed?

資訊人權貴 : 這是同一種東西?

看懂了