**Преимущества федеративного обучения**

* Улучшенная конфиденциальность: данные хранятся на устройствах, что снижает риск утечек и злоупотреблений.

* Повышенная безопасность: отсутствие передачи сырых данных по сети минимизирует уязвимость для взлома.

* Масштабируемость: использование вычислительной мощности устройств на краю сети позволяет создавать эффективные решения для широких сетей устройств.

**Применения федеративного обучения**

* Здравоохранение: совместные медицинские исследования без утечки конфиденциальных данных пациентов.

* Финансы: разработка надежных систем обнаружения мошенничества с сохранением конфиденциальности пользователей.

* Умные устройства: улучшение предиктивного текста и персонализированных рекомендаций на смартфонах.

* Интернет вещей: улучшение возможностей взаимодействия подключенных устройств.

**Проблемы федеративного обучения**

* Неоднородность данных: данные могут быть разнообразными, что усложняет процесс обучения.

* Высокая стоимость коммуникации: необходимость эффективных протоколов коммуникации и сжатия моделей.

**Заключение**

Федеративное обучение представляет собой перспективный подход в области искусственного интеллекта, обеспечивающий децентрализацию обучения моделей и повышение уровня конфиденциальности. Несмотря на вызовы, активные исследования открывают путь для широкого применения федеративного обучения в различных отраслях.