综述文献：A Survey on Federated Learning Systems- Vision, Hype and Reality for Data Privacy and Protection 部分知识整理
文献总结了联邦学习系统的特点和分类。
机器学习算法需要大量数据，单组织数据无法训练高质量模型。由于政策法规（数据保护条例）限制，不同组织的数据隔离，形成数据孤岛（data islands），无法简单共享数据。保护数据隐私同时，开发具有良好预测性能的联邦学习系统是一个挑战。
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