. The need for federated learning arises from this situation FL is a paradigm shift away from centralization towards decentralization. One of the main reasons for this shift is the growing awareness of the importance of data privacy and security, making the study of modern technologies important to understand their development processes and potential uses. The book "Handbook on Federated Learning: Advances, Applications, and Opportunities" provides an comprehensive overview of the latest advancements, applications, and opportunities in the field of Federated Learning (FL). As the world becomes increasingly reliant on mobile devices, wearables, and self-driving cars, the amount of data generated every day has grown exponentially, posing significant challenges for processing, transferring, and securing this information. With concerns about data privacy and security, Federated Learning has emerged as a crucial model of education in such situations. This expert form of decentralized Machine Learning (ML) addresses issues like privacy, scalability, and distribution, making it the next generation of Artificial Intelligence (AI). The traditional approach to ML involves building a centralized model with all available data in a centralized environment. However, this approach faces challenges when it comes to serving predictions in real-time, especially in mobile computing. The model processing takes too long, causing delays and affecting user experience. Moreover, the aggregation of user data at a central location raises concerns about local privacy policies and data vulnerability. These limitations have led to the need for Federated Learning, which shifts the focus away from centralization towards decentralization. One of the main reasons for this shift is the growing awareness of data privacy and security, highlighting the importance of understanding the development processes and potential uses of modern technologies.

.Требоваемость к федеративному обучению возникает из-за этой ситуации FL - это сдвиг парадигмы от централизации к децентрализации. Одной из основных причин такого сдвига является растущее осознание важности конфиденциальности и безопасности данных, что делает изучение современных технологий важным для понимания процессов их разработки и потенциального использования. Книга «Handbook on Federated arning: Advances, Applications, and Opportunities» (Руководство по федеративному обучению: достижения, приложения и возможности) содержит полный обзор последних достижений, приложений и возможностей в области федеративного обучения (FL) .По мере того как мир становится все более зависимым от мобильных устройств, носимых устройств и самоуправляемых автомобилей, объем данных, генерируемых каждый день, растет в геометрической прогрессии, создавая значительные проблемы для обработки, передачи и защиты этой информации. Из-за опасений по поводу конфиденциальности и безопасности данных Federated arning стала критически важной моделью обучения в таких ситуациях. Эта экспертная форма децентрализованного машинного обучения (ML) решает такие проблемы, как конфиденциальность, масштабируемость и распространение, что делает ее следующим поколением искусственного интеллекта (AI) .Традиционный подход к ML предполагает построение централизованной модели со всеми доступными данными в централизованной среде. Однако этот подход сталкивается с проблемами, когда речь идет о предоставлении прогнозов в режиме реального времени, особенно в мобильных вычислениях. Обработка модели занимает слишком много времени, вызывая задержки и влияя на работу пользователя. Более того, агрегация пользовательских данных в центральном местоположении вызывает опасения по поводу локальных политик конфиденциальности и уязвимости данных. Эти ограничения привели к необходимости Federated arning, что смещает фокус с централизации в сторону децентрализации. Одной из основных причин такого сдвига является растущая осведомленность о конфиденциальности и безопасности данных, что подчеркивает важность понимания процессов разработки и потенциального использования современных технологий.

.La rébellion vers l'apprentissage fédéral découle de cette situation de FL - un changement de paradigme de la centralisation à la décentralisation. L'une des principales raisons de ce changement est la prise de conscience croissante de l'importance de la confidentialité et de la sécurité des données, ce qui rend important l'apprentissage des technologies modernes pour comprendre leurs processus de développement et leur utilisation potentielle. livre « Handbook on Federated arning : Advances, Applications and Opportunities » (Guide de l'apprentissage fédéral : réalisations, applications et capacités) donne un aperçu complet des dernières réalisations, applications et capacités d'apprentissage fédéré (LF). À mesure que le monde devient de plus en plus dépendant des appareils mobiles, des appareils portables et des voitures autonomes, la quantité de données générées chaque jour augmente de façon exponentielle, ce qui pose des problèmes considérables pour le traitement, la transmission et la protection de ces informations. En raison des préoccupations concernant la confidentialité et la sécurité des données, Federated arning est devenu un modèle d'apprentissage essentiel dans de telles situations. Cette forme experte de Machine arning décentralisé (ML) résout des problèmes tels que la confidentialité, l'évolutivité et la diffusion, ce qui en fait la prochaine génération d'intelligence artificielle (AI) .L'approche conventionnelle de ML implique la construction d'un modèle centralisé avec toutes les données disponibles dans un environnement centralisé. Cependant, cette approche se heurte à des difficultés lorsqu'il s'agit de fournir des prévisions en temps réel, notamment dans le domaine de l'informatique mobile. traitement du modèle prend trop de temps, causant des retards et affectant le travail de l'utilisateur. En outre, l'agrégation des données des utilisateurs dans un emplacement central soulève des préoccupations au sujet des politiques de confidentialité locales et de la vulnérabilité des données. Ces contraintes ont conduit à la nécessité du Federated arning, qui déplace l'accent de la centralisation vers la décentralisation. L'une des principales raisons de ce changement est la prise de conscience croissante de la confidentialité et de la sécurité des données, ce qui souligne l'importance de comprendre les processus de développement et d'utilisation potentielle des technologies modernes.

La posibilidad de acceder a la formación federada surge de esta situación de FL es un cambio de paradigma de la centralización a la descentralización. Una de las principales razones de este cambio es la creciente conciencia de la importancia de la privacidad y la seguridad de los datos, lo que hace que el estudio de las tecnologías modernas sea importante para entender sus procesos de desarrollo y uso potencial. «Handbook on Federated arning: Advances, Applications, and Opportunities» (Guía de aprendizaje federado: logros, aplicaciones y oportunidades) proporciona una visión general completa de los últimos avances, aplicaciones y oportunidades de aprendizaje federado (FL) .Por que el mundo se vuelve cada vez más dependiente de los dispositivos móviles, los wearables y los coches autogestionados, la cantidad de datos generados cada día crece exponencialmente, lo que plantea importantes desafíos para el procesamiento, la transmisión y la protección de esa información. Debido a las preocupaciones sobre la privacidad y seguridad de los datos, Federated arning se ha convertido en un modelo de aprendizaje crítico en este tipo de situaciones. Esta forma experta de aprendizaje automático descentralizado (ML) resuelve problemas como la privacidad, la escalabilidad y la proliferación, convirtiéndola en la próxima generación de inteligencia artificial (IA) .Un enfoque tradiativo de ML implica construir un modelo centralizado con todos los datos disponibles en un entorno centralizado. n embargo, este enfoque enfrenta retos a la hora de ofrecer predicciones en tiempo real, especialmente en informática móvil. procesamiento del modelo toma demasiado tiempo, causando retrasos y afectando el trabajo del usuario. Además, la agregación de datos de usuario en una ubicación central genera preocupaciones sobre las políticas de privacidad locales y la vulnerabilidad de los datos. Estas limitaciones han llevado a la necesidad de Aprendizaje Federado, lo que cambia el enfoque de la centralización hacia la descentralización. Una de las principales razones de este cambio es la creciente conciencia sobre la privacidad y la seguridad de los datos, lo que subraya la importancia de comprender los procesos de desarrollo y el potencial uso de las tecnologías modernas.

.A sensibilidade à formação federal resulta desta situação FL - uma mudança de paradigma da centralização para a descentralização. Uma das principais razões para essa mudança é a crescente consciência da importância da privacidade e segurança dos dados, tornando o estudo de tecnologias modernas essenciais para compreender seus processos de desenvolvimento e potencial uso. Livro «Handbook on Federated arning: Advances, Aplicações, e Vantagens» (Guia de Formação Federal: avanços, aplicações e funcionalidades) contém uma revisão completa dos avanços recentes, aplicativos e oportunidades de formação federal (FL) .À medida que o mundo se torna cada vez mais dependente de dispositivos móveis, dispositivos portáveis e carros autônomos, a quantidade de dados gerados todos os dias aumenta exponencialmente, criando problemas significativos para processamento, transmissão e proteção dessas informações. Devido às preocupações com a privacidade e a segurança dos dados, a Federated arning tornou-se um modelo crucial de treinamento em tais situações. Esta forma de aprendizado de máquina descentralizada (ML) resolve problemas como privacidade, escalabilidade e distribuição, tornando-a a próxima geração de inteligência artificial (AI). No entanto, esta abordagem enfrenta problemas quando se trata de fornecer projeções em tempo real, especialmente em computação móvel. O processamento do modelo demora demais para causar atrasos e afetar o funcionamento do usuário. Além disso, a agregação de dados do usuário na localização central levanta preocupações sobre políticas locais de privacidade e vulnerabilidade de dados. Essas limitações levaram à necessidade da Federated arning, o que move o foco da centralização para a descentralização. Uma das principais razões para esta mudança é a crescente consciência sobre privacidade e segurança de dados, o que ressalta a importância de compreender os processos de desenvolvimento e potencial da tecnologia moderna.

.La capacità di apprendimento federale deriva da questa situazione FL - un cambiamento di paradigma dalla centralizzazione alla decentralizzazione. Uno dei motivi principali di questo cambiamento è la crescente consapevolezza dell'importanza della privacy e della sicurezza dei dati, che rende fondamentale lo studio delle tecnologie avanzate per comprendere i processi di sviluppo e il potenziale utilizzo. Il libro «Handbook on Federated arning: Advences, Applicazioni, and Opportunities» (Manuale di formazione federale: Progressi, applicazioni e funzionalità) fornisce una panoramica completa degli ultimi progressi, delle applicazioni e delle opportunità di apprendimento federale (FL) .Perché il mondo diventa sempre più dipendente da dispositivi mobili, dispositivi indossabili e automobili autosufficienti, la quantità di dati generati ogni giorno cresce esponenzialmente, creando notevoli problemi per l'elaborazione, la trasmissione e la protezione di tali informazioni. A causa delle preoccupazioni per la privacy e la sicurezza dei dati, Federated arning è diventato un modello cruciale di formazione in tali situazioni. Questa forma di apprendimento automatico decentralizzato (ML) risolve problemi come la privacy, la scalabilità e la diffusione, rendendola la prossima generazione di intelligenza artificiale (AI). Tuttavia, questo approccio affronta problemi quando si tratta di fornire previsioni in tempo reale, soprattutto nel mobile computing. L'elaborazione del modello richiede troppo tempo per causare ritardi e influire sul funzionamento dell'utente. Inoltre, l'aggregazione dei dati utente in una posizione centrale solleva preoccupazioni per le regole locali sulla privacy e la vulnerabilità dei dati. Questi limiti hanno portato alla necessità di Federated arning, che sposta il focus dalla centralizzazione alla decentralizzazione. Una delle cause principali di questo cambiamento è la crescente consapevolezza della privacy e della sicurezza dei dati, che evidenzia l'importanza di comprendere i processi di sviluppo e l'utilizzo potenziale delle tecnologie avanzate.

.Die Forderung nach föderalem rnen ergibt sich aus dieser FL-tuation - es ist ein Paradigmenwechsel von der Zentralisierung zur Dezentralisierung. Einer der Hauptgründe für diesen Wandel ist das wachsende Bewusstsein für die Bedeutung von Datenschutz und Datensicherheit, das das Studium moderner Technologien für das Verständnis ihrer Entwicklungsprozesse und ihrer potenziellen Nutzung wichtig macht. Handbook on Federated arning: Advances, Applications, and Opportunities (Handbuch zum föderierten rnen: B. Errungenschaften, Anwendungen und Fähigkeiten) bietet einen umfassenden Überblick über die neuesten Fortschritte, Anwendungen und Möglichkeiten im Bereich des Federated arning (FL). Da die Welt zunehmend von mobilen Geräten, Wearables und selbstfahrenden Autos abhängig wird, wächst die täglich generierte Datenmenge exponentiell und stellt die Verarbeitung, Übertragung und den Schutz dieser Informationen vor erhebliche Herausforderungen. Aufgrund von Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datensicherheit ist Federated arning in solchen tuationen zu einem kritischen rnmodell geworden. Diese Expertenform des dezentralen maschinellen rnens (ML) löst Probleme wie Datenschutz, Skalierbarkeit und Verbreitung und ist damit die nächste Generation der künstlichen Intelligenz (KI). Ein traditioneller Ansatz für ML besteht darin, ein zentralisiertes Modell mit allen verfügbaren Daten in einer zentralisierten Umgebung aufzubauen. Dieser Ansatz steht jedoch vor Herausforderungen, wenn es darum geht, Vorhersagen in Echtzeit zu liefern, insbesondere im mobilen Computing. Die Verarbeitung des Modells dauert zu lange, was zu Verzögerungen führt und die Benutzererfahrung beeinträchtigt. Darüber hinaus wirft die Aggregation von Benutzerdaten an einem zentralen Ort Bedenken hinsichtlich lokaler Datenschutzrichtlinien und Datenschwachstellen auf. Diese Einschränkungen haben zu einer Notwendigkeit für Federated arning geführt, die den Fokus von der Zentralisierung auf die Dezentralisierung verlagert. Einer der Hauptgründe für diese Verschiebung ist das wachsende Bewusstsein für Datenschutz und cherheit, was die Bedeutung des Verständnisses der Entwicklungsprozesse und des potenziellen Einsatzes moderner Technologien unterstreicht.

. Popyt na uczenie się sfederowane wynika z tej sytuacji FL jest paradygmatem przejścia od centralizacji do decentralizacji. Jedną z głównych przyczyn tej zmiany jest rosnąca świadomość znaczenia prywatności i bezpieczeństwa danych, co sprawia, że badanie nowoczesnych technologii jest ważne dla zrozumienia ich procesów rozwoju i potencjalnego wykorzystania. Podręcznik na temat uczenia się w formie federacji: postępy, aplikacje i możliwości, aplikacje i możliwości) zapewnia kompleksowy przegląd najnowszych osiągnięć, aplikacji i możliwości w zakresie uczenia się w formie federacji (FL). Ponieważ świat staje się bardziej zależny od urządzeń mobilnych, nośników i samochodów samojezdnych, ilość danych generowanych każdego dnia rośnie wykładniczo, stwarzając istotne wyzwania w zakresie przetwarzania, przekazywania i ochrony tych informacji. Ze względu na obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych, Federated arning stał się krytycznym modelem uczenia się w takich sytuacjach. Ta ekspercka forma zdecentralizowanego uczenia maszynowego (ML) rozwiązuje takie problemy jak prywatność, skalowalność i dystrybucja, czyniąc ją kolejną generacją sztucznej inteligencji (AI). Tradycyjne podejście do ML polega na zbudowaniu scentralizowanego modelu ze wszystkimi dostępnymi danymi w scentralizowanym środowisku. Podejście to stawia jednak czoła wyzwaniom, jeśli chodzi o dostarczanie prognoz w czasie rzeczywistym, zwłaszcza w zakresie informatyki mobilnej. Przetwarzanie modelu trwa zbyt długo, powodując opóźnienia i wpływając na użytkownika. Ponadto agregacja danych użytkownika w centralnej lokalizacji budzi obawy dotyczące lokalnej polityki prywatności i luki w danych. Ograniczenia te doprowadziły do potrzeby uczenia się w sposób federalny, przesuwając nacisk z centralizacji na decentralizację. Jedną z głównych przyczyn tej zmiany jest rosnąca świadomość prywatności i bezpieczeństwa danych, co podkreśla znaczenie zrozumienia procesów rozwojowych i potencjalnego wykorzystania nowoczesnych technologii.

''

.Federe öğrenme talebi, bu FL durumundan doğar, merkezileşmeden ademi merkeziyetçiliğe doğru bir paradigma değişimidir. Bu değişimin ana nedenlerinden biri, modern teknolojilerin çalışmasını geliştirme süreçlerini ve potansiyel kullanımlarını anlamak için önemli kılan veri gizliliği ve güvenliğinin önemi konusunda artan farkındalıktır. Federasyon Öğrenimi Kitabı: Gelişmeler, Uygulamalar ve Fırsatlar başarıları, uygulamaları ve yetenekleri), federasyon öğrenimindeki (FL) en son gelişmeler, uygulamalar ve yetenekler hakkında kapsamlı bir genel bakış sunar. Dünya mobil cihazlara, giyilebilir cihazlara ve kendi kendini süren arabalara daha fazla bağımlı hale geldikçe, her gün üretilen veri miktarı katlanarak artmakta ve bu bilgilerin işlenmesi, aktarılması ve korunması için önemli zorluklar yaratmaktadır. Veri gizliliği ve güvenliği ile ilgili endişeler nedeniyle, Federated arning bu gibi durumlarda kritik bir öğrenme modeli haline gelmiştir. Merkezi olmayan makine öğreniminin (ML) bu uzman formu, gizlilik, ölçeklenebilirlik ve dağıtım gibi sorunları çözerek onu yeni nesil yapay zeka (AI) haline getirir. ML'ye geleneksel yaklaşım, merkezi bir ortamda mevcut tüm verilerle merkezi bir model oluşturmayı içerir. Bununla birlikte, bu yaklaşım, özellikle mobil bilgi işlemde gerçek zamanlı tahminler sağlama konusunda zorluklarla karşı karşıyadır. Modelin işlenmesi çok uzun sürer, gecikmelere neden olur ve kullanıcıyı etkiler. Ayrıca, kullanıcı verilerinin merkezi bir yerde toplanması, yerel gizlilik politikaları ve veri güvenlik açığı ile ilgili endişeleri artırmaktadır. Bu kısıtlamalar, odak noktasını merkeziyetçilikten merkezsizleşmeye kaydıran Federe Öğrenme ihtiyacına yol açtı. Bu değişimin ana nedenlerinden biri, geliştirme süreçlerini ve modern teknolojilerin potansiyel kullanımını anlamanın önemini vurgulayan veri gizliliği ve güvenliği konusundaki artan farkındalıktır.

. ينشأ الطلب على التعلم الاتحادي من حالة FL هذه هو تحول نموذجي من المركزية إلى اللامركزية. أحد الأسباب الرئيسية لهذا التحول هو الوعي المتزايد بأهمية خصوصية البيانات وأمنها، مما يجعل دراسة التقنيات الحديثة مهمة لفهم عمليات تطويرها والاستخدام المحتمل لها. يقدم دليل التعلم الموحد: الإنجازات والتطبيقات والفرص والتطبيقات والقدرات) لمحة عامة شاملة عن آخر التطورات والتطبيقات والقدرات في التعلم الموحد (FL). نظرًا لأن العالم يصبح أكثر اعتمادًا على الأجهزة المحمولة والأجهزة القابلة للارتداء والسيارات ذاتية القيادة، فإن كمية البيانات التي يتم إنشاؤها كل يوم تنمو بشكل كبير، مما يخلق تحديات كبيرة لمعالجة هذه المعلومات ونقلها وحمايتها. بسبب المخاوف بشأن خصوصية البيانات وأمنها، أصبح التعلم الموحد نموذجًا تعليميًا حاسمًا في مثل هذه المواقف. يحل هذا الشكل الخبير من التعلم الآلي اللامركزي (ML) مشاكل مثل الخصوصية وقابلية التوسع والتوزيع، مما يجعله الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي (AI). وينطوي النهج التقليدي إزاء مكافحة غسل الأموال على بناء نموذج مركزي يتضمن جميع البيانات المتاحة في بيئة مركزية. ومع ذلك، يواجه هذا النهج تحديات عندما يتعلق الأمر بتقديم تنبؤات في الوقت الفعلي، خاصة في الحوسبة عبر الهاتف المحمول. تستغرق معالجة النموذج وقتًا طويلاً، مما يتسبب في حدوث تأخيرات ويؤثر على المستخدم. علاوة على ذلك، فإن تجميع بيانات المستخدم في موقع مركزي يثير مخاوف بشأن سياسات الخصوصية المحلية وضعف البيانات. أدت هذه القيود إلى الحاجة إلى التعلم الموحد، وتحويل التركيز من المركزية إلى اللامركزية. أحد الأسباب الرئيسية لهذا التحول هو الوعي المتزايد بخصوصية البيانات وأمنها، مما يسلط الضوء على أهمية فهم عمليات التطوير والاستخدام المحتمل للتكنولوجيات الحديثة.

이 FL 상황에서 연합 학습에 대한 수요는 중앙 집중화에서 분권화로의 패러다임 전환입니다. 이러한 변화의 주된 이유 중 하나는 데이터 개인 정보 보호 및 보안의 중요성에 대한 인식이 높아짐에 따라 현대 기술 연구가 개발 프로세스 및 잠재적 사용을 이해하는 데 중요합니다. 연합 학습에 관한 핸드북: 발전, 응용 프로그램 및 기회 성과, 응용 프로그램 및 기능) 은 연합 학습 (FL) 의 최신 발전, 응용 프로그램 및 기능에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다. 세계가 모바일 장치, 웨어러블 및 자율 주행 자동차에 더 의존함에 따라 매일 생성되는 데이터의 양이 기하 급수적으로 증가하여이 정보를 처리, 전송 및 보호하는 데 큰 어려움이 있습니다. 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 우려 때문에 Federated arning은 이러한 상황에서 중요한 학습 모델이되었 이 전문가 형태의 분산 기계 학습 (ML) 은 개인 정보 보호, 확장 성 및 배포와 같은 문제를 해결하여 차세대 인공 지능 (AI) 으로 만듭니다. ML에 대한 전통적인 접근 방식은 중앙 집중식 환경에서 사용 가능한 모든 데이터가 포함 된 중앙 집중식 모델 그러나이 접근 방식은 특히 모바일 컴퓨팅에서 실시간 예측을 제공 할 때 어려움에 직면 해 있습니다. 모델을 처리하는 데 시간이 오래 걸리므로 지연이 발생하고 사용자에게 영향을 또한 중앙 위치에서 사용자 데이터를 집계하면 지역 개인 정보 보호 정책 및 데이터 취약성에 대한 우려가 제기됩니 이러한 제한으로 인해 Federated arning이 필요하여 중앙 집중화에서 분권화로 초점을 전환했습니다. 이러한 변화의 주요 이유 중 하나는 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 인식이 높아지고 있기 때문에 개발 프로세스를 이해하고 현대 기술의 잠재적 사용을 이해하는 것이 중

。このFLの状況から生じる連立学習の需要は、中央集権化から分散化へのパラダイムシフトです。このシフトの主な理由の1つは、データプライバシーとセキュリティの重要性に対する認識の高まりであり、最新の技術の研究は、開発プロセスと潜在的な使用を理解するために重要になります。Federated arningのハンドブック：Advances、 Applications、 Opportunities achievements、 applications and capabilities）は、FL （Federated arning）における最新の進歩、アプリケーション、および機能の包括的な概要を提供します。世界がモバイルデバイス、ウェアラブル、自動運転車に依存するようになるにつれて、毎日生成されるデータの量は指数関数的に増加しており、この情報の処理、転送、保護に大きな課題を生み出しています。データプライバシーとセキュリティに関する懸念のため、Federated arningはそのような状況で重要な学習モデルとなっています。この分散型機械学習（ML）は、プライバシー、スケーラビリティ、流通などの問題を解決し、次世代の人工知能（AI）になります。MLへの従来のアプローチは、利用可能なすべてのデータを一元化した環境で一元化されたモデルを構築することを含みます。しかし、このアプローチは、特にモバイルコンピューティングでリアルタイム予測を提供することに関しては、課題に直面しています。モデルの処理に時間がかかりすぎるため、遅延が発生し、ユーザーに影響を与えます。さらに、中央の場所でのユーザーデータの集約は、ローカルプライバシーポリシーとデータの脆弱性に関する懸念を高めます。これらの制約により、集中化から分散化へと焦点が移り、連合学習の必要性が高まっています。この変化の主な理由の1つは、データプライバシーとセキュリティへの意識の高まりであり、最新の技術の開発プロセスと潜在的な使用を理解することの重要性を強調しています。

。由於這種情況，FL從集中化到權力下放是範式轉變。這種轉變的主要原因之一是人們越來越意識到數據隱私和安全的重要性，這使得研究現代技術對於了解其開發過程和潛在用途至關重要。《聯邦學習手冊：進步，應用和機會》（聯邦學習指南： 成就、應用和能力）全面概述了聯合學習（FL）的最新成就、應用和能力。隨著世界越來越依賴移動設備、可穿戴設備和自動駕駛汽車，每天生成的數據量呈指數級增長，給處理、傳輸和保護這些信息帶來了重大挑戰。由於對數據隱私和安全的擔憂，Federated arning已成為此類情況下至關重要的學習模式。這種分散機器學習（ML）的專家形式解決了隱私，可擴展性和傳播等問題，使其成為下一代人工智能（AI）。傳統的ML方法涉及在集中環境中構建具有所有可用數據的集中模型。然而，這種方法在提供實時預測方面面臨挑戰，特別是在移動計算方面。模型處理耗時過長，導致延遲並影響用戶的工作。此外，在中心位置聚合用戶數據會引起人們對本地隱私策略和數據漏洞的擔憂。這些限制導致需要聯邦學習，從而使重點從集中化轉向權力下放。這種轉變的主要原因之一是人們對數據隱私和安全性的認識不斷提高，這突顯了了解現代技術的開發過程和潛在用途的重要性。