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研究报告

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无线联邦学习中的资源管理技术研究

一、无线联邦学习概述

1.无线联邦学习的基本概念

无线联邦学习（FederatedLearning）是一种新兴的机器学习技术，它允许多个设备在本地执行模型训练，而不需要将数据发送到中心服务器。这种技术特别适用于对数据隐私有严格要求的场景，如医疗健康数据、金融交易数据等。在无线联邦学习中，设备通过加密的方式交换模型更新，以保护数据隐私。

据《2021年全球联邦学习市场报告》显示，全球联邦学习市场规模预计将在2025年达到15亿美元，年复合增长率达到50%。这一增长主要得益于无线联邦学习在多个领域的广泛应用。例如，在