這是什麼？
聯邦學習 (Federated Learning, FL) 是一種機器學習技術，允許在去中心化的數據集上訓練人工智能模型，同時個人數據保留在用戶的設備上。
簡單來說，FL 不像 Google 或 Apple 那樣將所有用戶的敏感數據集中到一個中央雲端，而是將學習模型發送到數據上，而不是相反。
這是怎麼運作的？
FL過程包括以下階段：
模型分發：中央模型（例如，神經網絡）發送到許多用戶的設備（智能手機、電腦）。
本地學習：每個設備在其自己的私有數據上本地訓練此模型。這些數據永遠不會離開設備。
更新聚合：設備僅將模型的更新（權重/參數）發送回中央伺服器（或區塊鏈），而不是原始數據。
創建最終模型：中央伺服器聚合（平均）所有這些本地更新，創建一個單一的、高精度且去中心化訓練的模型。
FL如何與Web3相關？
區塊鏈和代幣是組織和激勵聯邦學習的理想工具：
激勵（Tokenomics）：用戶通過提供自己的計算能力和私有數據來獲得代幣作為獎勵，以訓練模型。這創造了一個代幣化的數據經濟。
驗證：區塊鏈可以用於透明且不可更改地記錄學習過程，並檢查參與者是否誠實地提供更新（防止欺詐）。
去中心化：FL結合去中心化計算（我們已經討論過的），可以創建不屬於任何人且沒有人可以控制或審查的AI模型。
聯邦學習是創建未來的關鍵，在那裡AI可以發展，而不犧牲用戶對數據隱私的基本權利。
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